python - 多程序大音频采集连续处理优化

Question

我的任务是处理大量的音频文件。每个文件必须分四步处理：

1. 从 .wav 转换为原始 pcm，
2. 重采样，
3. 量化
4. 使用三个语音编解码器之一进行编码。

每个步骤对应一个程序，将文件作为输入并返回文件作为输出。逐个文件处理似乎需要很长时间。如何优化程序？例如并行编程之类的？我试图利用 ramdisk 来减少文件读取/写入所花费的时间，但它并没有改善。（为什么？）我在 Ubuntu Linux 下用 Python 编写。提前致谢。

Answer 1

读写磁盘非常慢。如果每个程序结果都被写入磁盘，那么最好阻止这种情况发生。插座对我来说似乎很合适。在这里阅读更多：http: //docs.python.org/library/ipc.html

并行程序很好......需要更多信息才能在这个话题上说更多。我记得前段时间读过关于 python 处理线程的效率不高的文章，所以这可能不是最好的选择。据我记得，它只是通过在任务之间切换来模拟并行处理，这真是太快了。所以这无济于事。自从我使用线程以来，这可能已经改变了……另一方面，额外的进程听起来是个好主意。

如果您需要一个不那么模糊的答案，请在您的问题中提供具体信息。

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我不久前读到的关于线程的内容如下所示：http ://docs.python.org/2/glossary.html#term-global-interpreter-lock