# 批量处理简化声学特征提取系统

本系统用于批量处理指定目录下的所有CSV文件，提取简化声学特征（f0_mean, intensity_mean, jitter_mean, log_energy_mean）。

## 🎯 系统特点

- **批量处理**: 自动处理目录下的所有CSV文件
- **视频索引**: 参照`ego4d_test_werewolf_qwen25vl_v.py`中的逻辑自动匹配视频文件
- **详细日志**: 记录每个文件的处理过程和结果
- **统计报告**: 生成处理统计和结果摘要
- **错误处理**: 完善的错误处理和恢复机制

## 📁 文件结构

```
prosodic_features_analysis/
├── batch_process_simple_acoustic_features.py    # 基础批量处理脚本
├── run_batch_simple_acoustic_features.py        # 完整批量处理脚本（推荐）
├── config_batch_processing.py                  # 配置文件
├── video_audio_analysis_simple_acoustic_features.py  # 核心分析器
└── README_BATCH_PROCESSING.md                   # 本文档
```

## 🚀 快速开始

### 1. 配置系统

编辑 `config_batch_processing.py` 文件：

```python
# 输入目录 - 包含所有CSV文件的目录
INPUT_DIRECTORY = "/home/mdxuser/Desktop/caixin-large/Social_Interaction/ego4d/labeled"

# 输出目录 - 处理结果保存的目录
OUTPUT_DIRECTORY = "/home/mdxuser/Desktop/caixin-large/Social_Interaction/sensevoice_deployment/prosodic_features_analysis/batch_simple_acoustic_results"

# 视频文件基础目录
VIDEO_BASE_DIRECTORY = "/home/mdxuser/Desktop/caixin-large/Social_Interaction/ego4d/video"
```

### 2. 运行批量处理

```bash
# 激活环境
conda activate llava2

# 进入目录
cd /home/mdxuser/Desktop/caixin-large/Social_Interaction/sensevoice_deployment/prosodic_features_analysis

# 运行批量处理
python run_batch_simple_acoustic_features.py
```

## 📊 输出结果

### 处理结果文件

每个CSV文件会生成对应的结果文件：
- 文件名格式: `simple_acoustic_features_{原文件名}.csv`
- 包含四个声学特征: `f0_mean`, `intensity_mean`, `jitter_mean`, `log_energy_mean`

### 统计报告

- `batch_processing_stats.csv`: 详细的处理统计
- 包含每个文件的处理状态、时间、行数等信息

### 日志文件

- `simple_acoustic_features_logs/`: 每个文件的详细处理日志
- 包含特征提取的详细过程和参数

## 🔧 配置参数

| 参数 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `SEGMENT_DURATION` | 5.0 | 音频片段长度（秒） |
| `MAX_DURATION` | 30.0 | 最大音频时长（秒） |
| `SAMPLING_RATE` | 16000 | 采样率（Hz） |
| `ENABLE_LOGGING` | True | 是否启用日志记录 |

## 📋 文件匹配逻辑

### CSV文件格式
```
labeled_ego4d_{uuid}_Game{N}.csv
```

### 视频文件格式
```
{uuid}_Game{N}_1.mp4  # 优先选择
{uuid}_Game{N}_2.mp4  # 备选
```

### 匹配示例
```
CSV: labeled_ego4d_3ba069be-60fa-47fc-bd7b-f85bf649a5bd_Game2.csv
视频: 3ba069be-60fa-47fc-bd7b-f85bf649a5bd_Game2_1.mp4
输出: simple_acoustic_features_labeled_ego4d_3ba069be-60fa-47fc-bd7b-f85bf649a5bd_Game2.csv
```

## 📈 处理统计示例

```
📊 批量处理完成统计
================================================================================
📁 总文件数: 8
✅ 成功处理: 7
❌ 处理失败: 1
📈 总处理行数: 1,247
⏱️  总处理时间: 245.67 秒
⚡ 平均处理时间: 30.71 秒/文件
📁 输出目录: /path/to/output
```

## ⚠️ 注意事项

1. **视频文件匹配**: 系统会自动查找对应的视频文件，如果找不到会跳过该CSV文件
2. **内存使用**: 处理大文件时可能占用较多内存，建议监控系统资源
3. **处理时间**: 每个文件的处理时间取决于音频长度和系统性能
4. **错误处理**: 单个文件处理失败不会影响其他文件的处理

## 🔍 故障排除

### 常见问题

1. **找不到视频文件**
   - 检查视频文件是否存在于指定目录
   - 确认文件命名格式是否正确

2. **内存不足**
   - 减少 `SEGMENT_DURATION` 参数
   - 分批处理文件

3. **处理速度慢**
   - 检查系统资源使用情况
   - 考虑使用更快的存储设备

### 日志分析

查看详细日志：
```bash
# 查看最新日志
ls -la simple_acoustic_features_logs/

# 查看特定文件的日志
cat simple_acoustic_features_logs/simple_acoustic_features_analysis_*.log
```

## 📞 技术支持

如果遇到问题，请检查：
1. 配置文件是否正确
2. 输入输出目录是否存在
3. 视频文件是否可访问
4. 系统资源是否充足

## 🔄 更新日志

- **v1.0**: 初始版本，支持基本的批量处理功能
- **v1.1**: 添加配置文件和详细统计
- **v1.2**: 改进错误处理和日志记录