Silence Detect & 제거

~10 min · silence, detect, trim, podcast

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Filter 둘, 작업 둘

silencedetect — audio 분석 후 silence start/end timestamp 출력. Editing prep 용 — timestamp 를 cut/concat pipeline 에 feed.
silenceremove — 실제로 real-time 에 silence 제거. Leading/trailing silence trim, 또는 모든 internal pause compress.

Tuning

Silence threshold (n) 가 dB. -30 dB 가 breathing catch, -50 dB 가 near-true silence 만 catch. Duration (d) 이 trigger 위한 minimum silence 길이. Talk-track cleanup 엔 n=-30dB d=0.5 가 sane 시작점.

Code

Silence detect·bash

# -30 dB 미만 1초 초과 silence 모두 출력
ffmpeg -i podcast.wav -af "silencedetect=n=-30dB:d=1" -f null - 2>&1 | \
  grep silence_
# [silencedetect @ 0x...] silence_start: 12.345
# [silencedetect @ 0x...] silence_end: 14.567 | silence_duration: 2.222
# ...

Leading/trailing silence 제거·bash

# 시작과 끝 silence trim (전형적 podcast/TTS clean-up)
ffmpeg -i raw.wav \
  -af "silenceremove=start_periods=1:start_silence=0.1:start_threshold=-40dB:detection=peak,areverse,silenceremove=start_periods=1:start_silence=0.1:start_threshold=-40dB:detection=peak,areverse" \
  trimmed.wav

Internal pause compress (talk-track 타이트하게)·bash

# 1.5초 초과 silence 모두 0.5초로 교체
ffmpeg -i podcast.wav \
  -af "silenceremove=stop_periods=-1:stop_duration=0.5:stop_threshold=-30dB" \
  tight.wav

# stop_periods=-1 = 모든 internal pause
# stop_duration 이 keep 할 maximum silence 길이
# stop_threshold 가 silence detection level

External links

Exercise

자연 pause 있는 podcast WAV 잡아. silencedetect 를 세 threshold (-25, -30, -40 dB) 에 돌려 count 가 어떻게 다른지 봐. 그 다음 위 recipe 로 leading/trailing silence trim. Duration 비교: 원본 vs trimmed. 보너스: drop 한 voice 파일 자동 trim 하는 5줄 shell script 작성.

Progress

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