Beschleunigen Sie den Sound-Processing-Algorithmus

Question

Ich verwende den folgenden Code, um einige sofortige Sound-Verarbeitung/Analyse zu tun. Es funktioniert, aber sehr langsam (im Vergleich zur geplanten Geschwindigkeit). Ich habe einige Zeitmarkierungen hinzugefügt, um herauszufinden, wo das Problem liegt, und ihnen zufolge sollte es keine geben. Typische Dauer (siehe unten) ist < 0,01 s für alle drei berechneten Zeiten, aber es dauert immer noch etwa eine Sekunde, um die Schleife zu vervollständigen. Wo ist das Problem?

Edit: Bitte beachten Sie, dass die Zeitmessung hier nicht das eigentliche Problem ist. Um das zu beweisen: MyPeaks findet im Grunde nur das Maximum an ziemlich kurzer FFT - nichts teures. Und das Problem bleibt bestehen, selbst wenn diese Routinen auskommentiert sind.

• Sollte ich etwas anderes als Lambda-Funktion verwenden, um den Zyklus zu machen?
• Habe ich beim Starten und Aufzeichnen des Streams einen Fehler gemacht?

• usw.

  import pyaudio 
  import struct 
  import mute_alsa 
  import time 
  import numpy as np 
  from Tkinter import * 
  
  
  def snd_process(k=0): 
  if k<1000: 
      t0=time.clock() 
  
      data = stream.read(CHUNK) 
  
      t1=time.clock() 
  
      fl=CHUNK 
      int_data = struct.unpack("%sh" %str(fl),data) 
      ft=np.fft.fft(int_data) 
      ft=np.fft.fftshift(ft) 
      ft=np.abs(ft)  
  
      t2=time.clock() 
  
      pks=MyPeaks(np.log(ft)) 
  
      freq_out.configure(text=str(pks)) 
  
      t3=time.clock() 
  
      print t1-t0, t2-t1, t3-t2  
  
      master.after(1, lambda: snd_process(k+1)) 
  
  CHUNK = 8000 
  FORMAT = pyaudio.paInt16 
  CHANNELS = 1 
  RATE = 4000 
  
  p = pyaudio.PyAudio() 
  
  stream = p.open(format=FORMAT, 
        channels=CHANNELS, 
        rate=RATE, 
        input=True, 
        frames_per_buffer=CHUNK) 
  
  #Tkinter stuff 
  master=Tk() 
  button_play=Button(master, command=snd_process, bg="yellow", text="Analyze") 
  button_play.grid(row=0, column=0) 
  freq_out = Label(master) 
  freq_out.grid(row=0, column=1) 
  freq_out.configure(text='base') 
  mainloop() 
  

Answer 1

Sie planen 1000 Callback in tk main thread; Für jeden Callback verwenden Sie 1 ms Verzögerung (after() erstes Argument). Das bedeutet, dass die letzte Schleife nach 1000 ms (1 Sekunde) beginnt.

Vielleicht ist die Schleife dauert noch etwa eine Sekunde, um abzuschließen.

Versuchen Sie also, after_idle() zu verwenden. Ich glaube nicht, dass Sie wirklich brauchen Beschleunigen Sie den Sound-Processing-Algorithmus, weil np ist bereits sehr effizient.

[EDIT] Überraschung !! Sie lesen vom Audiokanal bei jeder Iteration 1 Sekunde 8000 Bytes im 16-Bit-Format für eine Bildrate von 4000. Du brauchst eine Sekunde, um es zu haben.

Answer 2

auf dem OS Je sind Sie bei Ihnen laufen könnte nog Zeit tatsächlich ‚Wanduhr‘ werden zu messen. Sehen Sie hier http://pythoncentral.io/measure-time-in-python-time-time-vs-time-clock/ für einige Details. Beachten Sie, dass für python 3.3 time.clock veraltet ist und time.process_time() oder time.perf_counter() empfohlen wird.

Answer 3

Das Komprimieren von E/A und Berechnungen in die Hauptschleife, wie Sie es tun, ist die klassische Lösung. Aber es gibt Alternativen.

1. Machen Sie die Audio-Sammlung und Berechnungen in einem zweiten Thread. Da sowohl I/O als auch Numpy die GIL freigeben sollten, könnte dies eine gute Alternative sein. Hier gibt es einen Vorbehalt. Da GUI Toolkits wie TKinter in der Regel nicht Multithread-sicher sind, sollten Sie nicht Tkinter Aufrufe vom zweiten Thread machen. Sie könnten jedoch eine Funktion einrichten, die mit after aufgerufen wird, um den Fortschritt der Berechnung zu überprüfen und die Benutzeroberfläche alle 100 ms zu aktualisieren.

2. Tun Sie die Audio-Sammlung und Berechnungen in einem anderen multiprocessing.Process. Dies unterscheidet es vollständig von Ihrer GUI. Sie müssen einen Kommunikationskanal wie z.B. a Queue, um die pks zurück an den Hauptprozess zu senden. Sie sollten eine after Funktion verwenden, um zu überprüfen, ob die Queue Daten verfügbar hat, und um das Display zu aktualisieren, falls dies der Fall ist.