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AI 数据湖服务

LAS skills 应用实践

音频提取切分 Skill：播客剪辑/音乐创作/多人物配音分离

音频切分 Skill 是 AI 数据湖服务（LAS）提供的多模态数据处理技能，目前已对接火山引擎 ArkClaw 和 OpenClaw。

Skill 优势

LAS 音频切分 Skill 可对长音频进行自动识别与精细化切分，替代传统手动拉进度条、找静音段的低效方式。基于声学特征与语音内容联合分析，音频切分 Skill 支持按静音段、说话人、语义片段等多种策略灵活切分，自动生成标准化片段信息并输出可直接用于下游生产的音频文件，适用于播客剪辑、语音课程拆条、客服录音分段、素材资产化等多种音频内容生产与运营场景。

灵活可配的切分策略	调优 Prompt 效果更优	一站式批量切分
自定义切分，可按时长、时间轴、人物/说话人、轮次等多维度自由组合切分策略，适配播客、课程、客服等多种业务场景。	内置 Prompt 与参数调优，在不同场景下自动平衡片段长度、完整度与语义连贯性，显著提升切分效果与下游可用性。	支持对海量长音频进行自动批量切分与标准化输出，生成带时间戳与结构信息的片段结果，大幅减少听审与拆条工作量。

应用场景

说明

以下为您展示示例的PDF文档解析效果，解析结果为大模型生成，每次生成结果可能不完全一致。

场景一：从视频中提取音频

场景介绍

你是一名脱口秀综艺剪辑师，需要在一集长达 8 分钟的短视频中，提取出对应的音频，并发布到博客上。

效果展示

原视频

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Fullscreen

Cssfullscreen

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1.5x
1x
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任务示例

提取后的音频

直播2_音频 (1).mp3

场景二：将长音频进行切分

场景介绍

你是一名播客自媒体，需要将一段长达 38 分钟的音频按照时长进行等分，并加上后期制作，形成新的宣传/预告片段，做播客的引流。

效果展示

原音频

audio_0323 (2).MP3

任务示例

切分后的音频

输出结果1：

audio_0323_part_0.mp3

输出结果2：

audio_0323_part_1.mp3

输出结果3：

audio_0323_part_2.mp3

输出结果4：

audio_0323_part_3.mp3

输出结果5：

audio_0323_part_4.mp3

输出结果6：

audio_0323_part_5.mp3

输出结果7：

audio_0323_part_6.mp3

输出结果8：

audio_0323_part_7.mp3

最近更新时间：2026.04.01 20:58:54

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