Extract Audio from Video in n8n

提取视频中的音频在 n8n

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从视频中提取音频而不触碰终端

你有需要转录的视频访谈，或以视频形式录制的播客，或被 MP4 文件锁住的音乐库。你需要提取音轨。

FFmpeg 只用一个命令就能完成。n8n 可以在每当出现新视频时自动触发该命令。无需手动步骤。无需终端。无服务器。

问题：n8n 原生不能提取音频

n8n 没有音频提取节点。云端版本不允许执行 shell 命令。即使自部署，在 n8n 内运行 FFmpeg 也会阻塞工作节点，且对大文件有崩溃风险。

解决方案：通过 n8n 的 HTTP 请求节点将提取命令发送到 RenderIO 的 API。RenderIO 在隔离容器中运行 FFmpeg。你的 n8n 实例保持响应。

使用 RenderIO 的 n8n 节点

RenderIO 在 n8n 市场提供了一个经过合作伙伴验证的社区节点。在设置 → 社区节点中搜索“renderio”即可安装。它提供了用于 FFmpeg 命令的可视界面，包括音频提取。

该节点自动处理身份验证和请求格式。下面的提取示例使用 HTTP Request 节点以获得完全灵活性，但相同的 FFmpeg 命令也可用于原生节点。

基础提取：MP4 转 MP3

最简单的工作流：视频 URL 进，MP3 URL 出。

HTTP 请求节点配置：

方法：POST
URL：https://renderio.dev/api/v1/run-ffmpeg-command
认证：Header Auth（X-API-KEY）
Body:

ul>

{
  "ffmpeg_command": "-i  -vn -acodec libmp3lame -q:a 2 ",
  "input_files": {
    "in_video": {
      "in_video": ""
    }
  },
  "output_files": {
    "out_audio": "extracted.mp3"
  }
}

-vn 表示禁用视频。-q:a 2 设置 MP3 质量（0 为最佳，9 为最差，2 在 ~190kbps 时提供高质量音频）。

轮询等待完成后，使用输出的 URL。

提取格式

MP3（兼容性最好）

{
  "ffmpeg_command": "-i  -vn -acodec libmp3lame -q:a 2 ",
  "input_files": {
    "in_video": {
      "in_video": ""
    }
  },
  "output_files": {
    "out_audio": "audio.mp3"
  }
}

最佳用途：分享、播客分发、一般用途。

WAV（无损）

{
  "ffmpeg_command": "-i  -vn -acodec pcm_s16le -ar 44100 ",
  "input_files": {
    "in_video": {
      "in_video": ""
    }
  },
  "output_files": {
    "out_audio": "audio.wav"
  }
}

最佳用途：转录服务（它们通常偏好 WAV）、音频编辑、档案保存。

AAC（苹果/流媒体）

{
  "ffmpeg_command": "-i  -vn -acodec aac -b:a 192k ",
  "input_files": {
    "in_video": {
      "in_video": ""
    }
  },
  "output_files": {
    "out_audio": "audio.m4a"
  }
}

最佳用途：苹果设备、流媒体平台，在相同质量下音频文件更小。

FLAC（无损压缩）

{
  "ffmpeg_command": "-i  -vn -acodec flac ",
  "input_files": {
    "in_video": {
      "in_video": ""
    }
  },
  "output_files": {
    "out_audio": "audio.flac"
  }
}

最佳用途：需要无损但比 WAV 小的档案以供档案保存时使用（通常为 WAV 大小的 50-60%）。

OGG/Opus（网页应用）

{
  "ffmpeg_command": "-i  -vn -acodec libopus -b:a 128k ",
  "input_files": {
    "in_video": {
      "in_video": ""
    }
  },
  "output_files": {
    "out_audio": "audio.ogg"
  }
}

最佳用途：网页应用、语音记录、VoIP。

完整工作流：提取并转录

将音频提取与转录服务结合起来：

Google Drive Trigger（新视频）
  → HTTP 请求：提取音频（RenderIO）
  → 等待 +轮询
  → HTTP 请求：下载音频
  → HTTP 请求：发送至 Whisper API / AssemblyAI / Deepgram
  → Google Sheets：写入文字稿
  → Slack：通知团队

节点 1：Google Drive Trigger
监视“Videos”文件夹中的新上传。

节点 2：提取音频（HTTP 请求）

{
  "ffmpeg_command": "-i  -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 ",
  "input_files": {
    "in_video": {
      "downloadUrl": ""
    }
  },
  "output_files": {
    "out_audio": "for_transcription.wav"
  }
}

注意：-ar 16000 -ac 1 转换为 16kHz 单声道。这是大多数转录 API 偏好的格式。文件更小、上传更快、转录质量不变。

节点 3-5：轮询并获取结果

标准轮询循环。

节点 6：发送至转录服务

{
  "method": "POST",
  "url": "https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions",
  "headers": {
    "Authorization": "Bearer "
  },
  "body": {
    "model": "whisper-1",
    "file": ""
  }
}

从视频库批量提取

对整个视频文件夹进行处理：

步骤 1：获取视频列表

使用 Code 节点或从电子表格获取：

const videos = [
  { url: "https://example.com/interview1.mp4", name: "interview1" },
  { url: "https://example.com/interview2.mp4", name: "interview2" },
  { url: "https://example.com/interview3.mp4", name: "interview3" }
];

return videos.map(v => ({ json: v }));

步骤 2：分批处理（尺寸：5）

步骤 3：对每个提取提交

{
  "ffmpeg_command": "-i  -vn -acodec libmp3lame -q:a 2 ",
  "input_files": {
    "in_video": {
      "url": ""
    }
  },
  "output_files": {
    "out_audio": ".mp3"
  }
}

步骤 4：轮询并收集 URL

步骤 5：写入结果到电子表格

Video	Audio URL	Status
interview1	https://media.renderio.dev/interview1.mp3	extracted
interview2	https://media.renderio.dev/interview2.mp3	extracted

提取后音频处理

获得音频后，可以进行进一步处理：

标准化音量：

-i  -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11

从开头/结尾裁剪静默：

-i  -af silenceremove=start_periods=1:start_silence=0.5:start_threshold=-50dB,areverse,silenceremove=start_periods=1:start_silence=0.5:start_threshold=-50dB,areverse

改变采样率：