多程序连续处理大型音频采集的优化

Question

我的任务是处理大量的音频文件。每个文件必须分四个步骤进行处理：

1. 从.wav转换为原始pcm
2. 重新采样
3. 量子化
4. 使用三种语音编解码器之一进行编码。你知道吗

每一步都对应于一个以文件作为输入并返回文件作为输出的程序。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？我试着利用ramdisk来减少文件读写的时间，但没有改善。（为什么？） 我在ubuntulinux下用Python编写。提前谢谢。你知道吗

Answer 1

读写磁盘相当慢。如果每个程序的结果都被写入磁盘，那么最好停止这种情况的发生。我觉得插座很合适。阅读更多信息：http://docs.python.org/library/ipc.html

并行程序很好。。。需要更多的信息之前，我可以说更多关于这个话题。我记得不久前读过一篇关于python处理线程效率不高的文章，所以这可能不是最好的选择。据我回忆，它只是通过在任务之间切换来模拟并行处理，真是太快了。所以这没用。这可能已经改变，因为我与线程。。。。另一方面，额外的过程听起来是个好主意。你知道吗

如果你需要一个不那么含糊的答案，请在你的问题中提供细节。你知道吗

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我刚才读到的关于线程的内容是这样的：http://docs.python.org/2/glossary.html#term-global-interpreter-lock