您好，我想将通过麦克风录制的音频流转换为整数数组(或 float 或其他)以供以后分析(fft 等)。然而，我目前的方法让我觉得效率有点低，而且我认为我看到了零星的内存分配延迟。
我正在使用 alsaaudio，因为 ossaudiodev 不再适用于大多数 Linux 发行版，但这并不重要。我从设备中获取的音频流是一个 2048 个字符的字符串，对应于 1024 个 16 位音频帧。我认为“array”是将字符串转换为 int 数组的最佳方式，但是在每个循环结束时，我必须为下一轮数据清除数组，我使用 del 如果查看循环内部运行所需的时间(不包括读取)，我发现每第 4 次或第 5 次(它是零星的)循环将花费更长的时间，所以我的问题是内存分配是我当前的策略有效？
音频设备是这样设置的:
import array
import alsaaudio as alsa
audio_data = array.array("h")
ain = alsa.PCM(alsa.PCM_CAPTURE,alsa.PCM_NORMAL,card='default')
ain.setchannels(1)
ain.setrate(rate)
ain.setformat(alsa.PCM_FORMAT_S16_LE)
ain.setperiodsize(1024)
然后在一个循环中我这样做
Nsamples,astream = ain.read()
audio_data.fromstring(astream)
## some analysis is done (FFT, plot whatever)
# i.e.
Freq = np.abs(sy.fft(audio_data))
# clear the audio data array for next segment
del audio_data[:]
最佳答案
你试过 numpy.fromstring 了吗？
关于Python将音频流PCM字符串高效转换为数组，重复使用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10946039/