Часто мне перед вебинарами лекторы присылают для демонстрации целый зоопарк из разного рода типов медиафайлов. wma, avi, mpeg и прочее. Тоже самое и с аудио. Все это полезно привести к одному виду и желательно быстро, минимизировав ручной труд. Я написал скриптик на python, который определяет в папке тип медиафайла и конвертирует его в указанную папку с помощью ffmpeg.

#!/usr/bin/python3
# type - [audio, video]
# out - [audio: mp3, ogg, wav, flac], [video: mp4, mpeg, avi]
#  необходимо установить pip install ffmpeg-python и сам ffmpeg в вашу OS
# параметры: директория с файлами, куда конвертировать, тип файла (audio или video), 
# расширение выходного файла

import os
from sys import argv
import mimetypes
import ffmpeg

script, dir_f, dir_out, type_f, out = argv
os.chdir(dir_f)
directory = './'
os.mkdir(directory + dir_out)
files = os.listdir(directory)


def filtervideo(inputfiles):
    for i in inputfiles:
        mime_type, nothing = mimetypes.guess_type(i)
        if type_f in str(mime_type):
            name, ext = os.path.splitext(i)
            instream = ffmpeg.input(i)
            outstream = ffmpeg.output(instream, dir_out + name + '.' + out)
            ffmpeg.run(outstream)
            print(name + ' Ok')

filtervideo(files)

Каждый год, на девятое мая все мы лезем в наши фото-архивы и заново просматриваем чёрно-белые фотографии наших дедушек, бабушек, прадедушек и так далее. Многие знают про сервис на сайте MyHeritage, где можно раскрасить фотографию с помощью нейросети. Беда только в том, что бесплатно можно обработать ограниченное количество фотографий и к тому же сервис ставит свой значок на фото.
Мало кто знает, что эта нейросеть есть в открытом доступе, еще меньше людей знают, что её достаточно легко запустить с помощью сервиса Google Colab. Автор сети даже сделал несколько «колабов» и ссылки на них есть на странице проекта.

Я собрал свой «колаб», где постарался все сделать максимально удобно. Всё что потребуется, это нажимать последовательно кнопки. Их всего три. Для запуска нужно иметь учетную запись в google.

DeOldify Google Colab

Вот как выглядит процесс.

Если что-то пошло не так, то можно пройти в меню:
Среда выполнения -> Сбросить среду выполнения

Для получения наилучшего результата имеет смысл старую чёрно-белую фотографию привести в порядок в каком-нибудь фото-редакторе.

Нейросеть умеет распознавать лица. Процесс прост — сравниваем две фотографии и она говорит с какой долей вероятности на обоих фотографиях один и тот же человек.

1

Я проверил на своих фотографиях. Две фото в фас распознало отлично:

2

Сравнение фотографий одна из которых со смещенным ракурсом уже не сработало, не помогла даже фуражка:

3

Самое интересное, что для процесса сравнения можно использовать разные предобученные модели от всяких крутых контор типа Google и Facebook: VGG-Face , Google FaceNet, OpenFace, Facebook DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib.
Автор даже сделал обзор и тесты на все эти модели. Самая лучшая оказалась Facenet от Facebook. Но и она не смогла справиться с моим фото в ракурсе.

4

Прикольная штука. DeepFace может в режиме реального времени отслеживать эмоции.
Распознает сносно, но нужен мощный компьютер, видео на моем маке с i5 под капотом тормозит. Думаю, что любая более-менее мощная видеокарта это дело поправит.

5

Ещё она умеет определять пол, расу и возраст. На некоторых фотографиях мне нейросеть нагадала 48 лет. Я обиделся на нее окончательно.

Еремин Л.В. Оцифровка и реставрация звука: методические указания для практических занятий.
Учебное пособие. — СПб.: Ф-т филологии и искусств СПбГУ, 2007

Руководство уже устарело в плане того, что здесь разбирается обработка в программе Adobe Audition версии 2.0. Эта версия была выпущена в 2002 году, почти 20 лет назад (!). В самом же руководстве тема реставрации звука дана не в самой доходчивой форме и на мой взгляд неполно. Для понимания текста требуется предварительная подготовка. Но, из положительных моментов можно сказать, что довольно детально разобраны несколько фильтров, которые применяются и сейчас. В тексте есть различные определения каких-либо явлений. Интересные факты полезные для понимания природы звука в целом.

Этот текст написан для того, что бы его отправлять в случае необходимости в качестве ответа на очередной призыв спасать фольклор.
Вдохновил меня на это Сергей Николаевич Старостин, а идея была позаимствована у хорошего аналогичного текста непривет . Ознакомьтесь на досуге и с ним тоже. Не помешает.

Итак, периодически в интернете всплывает очередной призыв к спасению фольклора. Как правило содержание призыва сводится к тому, что нужно спасать архивы, нужно их оцифровывать, выкладывать в интернет и вообще что-то делать. Гибнет культура русского народа и всё в таком духе. Последний прочитанный мной призыв был подкреплен тремя фотографиями автора в разных позах. Для чего это было сделано мне неясно, но к спасению фольклора отношение имело явно весьма посредственное.

Делать что-то надо. Есть проблема, точнее две проблемы.
1) Пропадает культурное наследие
2) Сильное беспокойство по этому поводу (фрустрация)

Вывод напрашивается сам собой, надо идти и спасать и тем самым избавляться от неприятного чувства.
И с этим я как раз могу помочь. У Центра русского фольклора есть что спасать.
Перечень требующихся работ примерно таков:
Есть несколько тысяч единиц разных носителей Фольклорной комиссии, которые не были вывезены в Пушкинский дом и достались на хранение Центру русского фольклора. На сегодняшний день все носители получили свой регистрационный номер.

Так выглядит коробка с  бобиной и на ней новый регистрационный номер

Все эти носители и их реестры отсняты на фотоаппарат и выложены в облако.
Задача первая — прочесть надписи на фотографиях и занести эти данные в exel файл вместе с присвоенным номером.

Папки с фотографиями носителей в облаке

Задача вторая — оцифровать эти носители. Часть из них не имеет опознавательных знаков вообще, поэтому в процессе оцифровки нужно прослушать запись и в случае если собиратель продиктовал, что и где он записывает так же внести эти данные в exel файл.

Записи ФК не единственные нуждающиеся в оцифровке. Я привел их лишь для примера.
И на этом работа с материалом не закончится, так как его нужно будет далее заносить в банк данных и описывать уже досконально.
Итак, теперь вы знаете что делать.
К сожалению, мой опыт работы в архиве показывает, что благородного порыва хватает на один — два дня работы. Но, как результат, человек наконец-то избавляется от гложущего его беспокойства по поводу гибнущего наследия. Архивотерапия работает безотказно.
Если вас не устраивает такой оффлайн способ, то у меня есть и удаленный способ.
Спасибо covid-19, он научил нас работать в онлайне!
Для этого я могу вам рассказать о краудфандинге у фольклористов. Бусти, Патреон и прочее в наличии. Пара сотен рублей отправленных на благое дело резко снимают острые приступы беспокойства.
Терапия абсолютно безвредна. Привыкания нет, синдрома отмены тоже.