FLAC圧縮レベルは、（のみ）エンコード時間との間のトレードです。 ファイルサイズ。デコード時間は、圧縮率とはほとんど関係ありません。以下では、圧縮レベル0、…、8をFLAC-0、…、FLAC-8と呼びます。

要するに： FLAC-4 ！

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簡単なソリューション

明らかに：

• エンコードの時間を気にせず、スペースがお金であるため、最高の圧縮レベルを使用します FLAC-8 。

• スペースを気にしないが、できるだけ早くこれを後回しにしたい場合は、最低の圧縮レベルを使用します FLAC-0 。

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難しい解決策

どこにありますかファイルサイズとエンコード時間のちょうど中間ですか？この質問に関する Nathan Zacharyの記事に出くわしましたが、彼は2つのファイルを比較し、それらを1回だけエンコードします（エンコード時間はコンピューターのサイドロードによって大きく異なります） ）と表はグラフに比べて読みにくいです。

そこで、これに触発されて、 5つの完全なアルバムそれぞれ異なるジャンルで、各ファイル/トラックをエンコードしました 10回。

手順：

• abcde と適切 cdparanoia 非圧縮WAVへの設定。
• 圧縮レベル（FLAC-0からFLAC-8）ごとにすべてのファイルを10回変換し、平均エンコード時間をFLAC-0と比較しますおよびファイルサイズ（Fを基準） LAC-0 。
  • このため、インターネット接続、すべての定期的なジョブ（cronjobs）、およびその他のほぼすべてを無効にして、実際にはほとんどの場合圧縮が実行され、干渉ができるだけ少なくなりました。

この測定値は、使用するハードウェアとはほとんど関係ありません。 flac <infile> --compression-level-X -f -o flacX.flacを使用してArchLinuxでflacバージョン1.3.2を使用しました。

効率

相対サイズと相対エンコード/圧縮時間 、 badness の値を取得します。しかし、この悪さは主に相対的な時間によって支配されるため、グラフは大幅に重複します。したがって、グラフを明確にするために、悪いを良いにミラーリングしました。ここでは効率と呼びます。

調査結果

FLAC-4以降、圧縮時間は爆発的に増加しますが、2つの驚きがあります。

1. FLAC-3とFLAC-3の間でファイルサイズが大幅に削減されています。音楽のジャンルに応じたFLAC-4：クラシック音楽はFLAC-4を使用すると圧縮率がはるかに低くなります。これは、FLACが圧縮に線形予測モデルを使用しているためだと思います。これは、より複雑な（線形性の低い）音楽ではうまく機能しません。

2. 非クラシック音楽の場合、FLAC-3ファイルサイズの点でFLAC-2よりも大幅に劣っています。

推奨事項

圧縮レベル FLAC-4 。

高くすると、エンコード時間が大幅に増加し、ファイルサイズの縮小がわずかに改善されます（このテストではFLAC-4からFLAC-8への平均縮小） 1.2％と 182％平均圧縮時間の増加）

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付録

アルバム

最初の5枚のランダムCD（以下にリスト）を取得しました。私が考えたのは、音楽のさまざまな分野を表すことです。リンクは意図的にアマゾンに行き、音楽を垣間見る/音楽のアイデアを得る簡単な可能性を提供します。それは圧縮に大きな違いをもたらすからです。

• エミルジレル-ベートーベン：ピアノソナタ第21番「ヴァルトシュタイン」、26「レアデュー」& 23「アパシオナタ」（クラシック）
• カールジェンキンス-武装した男-平和のためのミサ（クラシック、ミサ）
• Unni Wilhelmsen-7 （ポップ、ジャズ、フォーク）
• Alin Coen Band-We ” re Not We Thought We Were （インディー、フォーク、シンガーソングライター）
• ブカハラ-ブカハラトリオ（ neofolk 、 balkanfolk ）

プログラム

このタスクのために、 python 特定のフォルダー（）すべての.wavファイルをテストし、サブフォルダー名でグループ化/プロットします。

<folder> Album 1 Album 2 ... 

分析が保存されますファイル内--outfile <file1>。プロットするには、--infile <file1>と--outfile <file2>を使用します。

#!/usr/bin/python3 #encoding=utf8 import os, sys, subprocess, argparse from datetime import datetime, timedelta from os.path import isfile, isdir, join import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl parser = argparse.ArgumentParser(description="Analyse flac compression and conversion time") group = parser.add_mutually_exclusive_group() group.add_argument("-d", "--directory", help="Input folder", type=str) group.add_argument("-if", "--infile", help="Plot saved stats (pickle file)", type=str) parser.add_argument("-of", "--outfile", help="Output file", type=str, required=True) parser.add_argument("-c", "--cycles", help="Number of cycles for each file", type=int, default=5) parser.add_argument("-C", "--maxcompression", help="Max compression level", type=int, default=8) args = parser.parse_args() args.maxcompression += 1 ############################################################ xlabel = "FLAC Compression Factor" ylabel_size = "Size Relative to FLAC-0" ylabel_time = "Mean Compression Time\nOver {} Cycles Relative to FLAC-0 [s]".format(args.cycles) ylabel_efficiency = r"Efficiency: $(-1)\cdot$ Fraction Time $\cdot$ Fraction Size $+ 2$" ############################################################ # Analyse and write mode if not args.infile: if isdir(args.directory): mypath = args.directory else: raise ValueError("Folder {} does not exist!".format(args.directory)) folders = [f for f in os.listdir(mypath) if isdir(join(mypath, f))] print("Found folders: {}".format(folders)) # Create temporary working folder temp_folder = "temp_{}".format(os.getpid()) if not os.path.exists(temp_folder): os.makedirs(temp_folder) # Every analysis will be storen in stats stats = {} remove = [] for folder in folders: stats[folder] = {} stats[folder]["files"] = [f for f in os.listdir(mypath+folder) if isfile(join(mypath+folder, f)) and f.endswith(".wav")] if len(stats[folder]["files"]) == 0: print("No .wav files found in {}. Skipping.".format(folder)) remove.append(folder) stats.pop(folder, None) else: stats[folder]["stats"] = np.empty([len(stats[folder]["files"]),args.maxcompression], dtype=object) # Remove empty (no .wav) folders from list for folder in remove: folders.remove(folder) totalfiles = [] for folder in folders: totalfiles += stats[folder]["files"] totalfiles = len(totalfiles) if totalfiles == 0: raise RuntimeError("No .wav files found!") totalcycles = totalfiles * args.cycles * args.maxcompression counter_cycles = 0 time_start = datetime.strptime(str(datetime.now()), "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f") for folder in folders: # i: 0..Nfiles # n: 0..8 files = stats[folder]["files"] for i in range(len(files)): infile = "{}/{}".format(mypath+folder,files[i]) for n in range(args.maxcompression): Dtime = [] for j in range(args.cycles): time1 = datetime.strptime(str(datetime.now()), "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f") subprocess.run(["flac", infile, "--compression-level-{}".format(n), "-f", "-o", "{}/flac{}.flac".format(temp_folder,n)]) time2 = datetime.strptime(str(datetime.now()), "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f") Dtime.append((time2-time1).total_seconds()) counter_cycles += 1 # Percentage of totalcycles status = counter_cycles/totalcycles remain_factor = (1 - status)/status time_current = datetime.strptime(str(datetime.now()), "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f") time_elapsed = (time_current - time_start).total_seconds() print("========================================") print("Status: {} %".format(int(100*status))) print("Estimated remaining time: {}".format(str(timedelta(seconds=int(remain_factor * time_elapsed))))) print("========================================") Dtime = np.mean(Dtime) size = os.path.getsize("{}/flac{}.flac".format(temp_folder,n)) # Array if size (regarded as constat) and mean compression time # (file1, FLAC0)(file1, FLAC1)...(file1, FLACmaxcompression) # (file2, FLAC0)(file2, FLAC1)...(file2, FLACmaxcompression) # ... stats[folder]["stats"][i,n] = (size, Dtime) for folder in folders: # Taking columnwise (for each compression level) means of size... stats[folder]["ploty_size"] = [np.mean([e[0] for e in stats[folder]["stats"][:,col]]) for col in range(np.shape(stats[folder]["stats"])[1])] # (relative to FLAC-0) stats[folder]["ploty_size"] = [i/stats[folder]["ploty_size"][0] for i in stats[folder]["ploty_size"]] # ... and mean time. stats[folder]["ploty_time"] = [np.mean([e[1] for e in stats[folder]["stats"][:,col]]) for col in range(np.shape(stats[folder]["stats"])[1])] # (relative to FLAC-0) stats[folder]["ploty_time"] = [i/stats[folder]["ploty_time"][0] for i in stats[folder]["ploty_time"]] # Rough "effectivity" estimation -size*time + 2 # Expl.: Starts at (0,1), therefore flipping with (-1) requires # + 2. Without (-1) would be "badness" stats[folder]["ploty_eff"] = [ 2 + (-1) * stats[folder]["ploty_size"][i] * stats[folder]["ploty_time"][i] for i in range(len(stats[folder]["ploty_size"]))] with open(args.outfile, "wb") as of: data = {} data["stats"] = stats data["folders"] = folders data["cycles"] = args.cycles data["maxcompression"] = args.maxcompression pkl.dump(data, of, protocol=pkl.HIGHEST_PROTOCOL) if os.path.isdir(temp_folder): subprocess.run(["rm", "-r", temp_folder]) else: with open(args.infile, "rb") as f: data = pkl.load(f) stats = data["stats"] folders = data["folders"] args.maxcompression = data["maxcompression"] args.cycles = data["cycles"] fig = plt.figure() plotx = range(args.maxcompression) pos = range(len(plotx)) ax_size = fig.add_subplot(111) ax_size.set_xticks(pos) ax_size.set_xticklabels(plotx) ax_size.set_title("FLAC compression comparison") ax_time = ax_size.twinx() ax_efficiency = ax_size.twinx() colorfracs = [i / (len(folders)-0.9) if i > 0 else 0 for i in range(len(folders))] # Actual plotting lns = [] for cfrac, folder in zip(colorfracs, folders): color = plt.cm.viridis(cfrac) l_size, = ax_size.plot(plotx, stats[folder]["ploty_size"], color=color, linestyle=":", label="Size Ratio: {}".format(folder)) l_time, = ax_time.plot(plotx, stats[folder]["ploty_time"], color=color, linestyle="--", label="Time Ratio: {}".format(folder)) l_eff, = ax_efficiency.plot(plotx, stats[folder]["ploty_eff"], color=color, linestyle="-", label="Efficiency: {}".format(folder)) lns.append(l_size) lns.append(l_time) lns.append(l_eff) ax_efficiency.spines["right"].set_position(("outward", 60)) ax_size.xaxis.grid(color=".85", linestyle="-", linewidth=.5) ax_size.set_xlabel(xlabel) ax_size.set_ylabel(ylabel_size) ax_efficiency.set_ylabel(ylabel_efficiency) ax_time.set_ylabel(ylabel_time) lgd = ax_time.legend(handles=lns, loc="upper center", bbox_to_anchor=(0.5, -.15), facecolor="#FFFFFF", prop={"family": "monospace","size": "small"}) fig.savefig(args.outfile, bbox_inches="tight", dpi=300) 

コメント

• おっと…これはあなたがそこで行った素晴らしい定量的分析です！時間を割いていただき、誠にありがとうございました。 'は高速ではありませんでしたが、本当に素晴らしい結果が得られました。ありがとう！

Flac0。最近のストレージはとても安いので、私には簡単に思えます。 …また、Flac 0は、デコードの要求が少ないため、低速のシステムで問題が発生する可能性が低くなります。

Suuuehgiの回答のフォローアップとして、次のことから始めている場合は、それも追加したいと思います。 CDを直接FLACにリッピングする場合、最初に音楽をリッピングする必要があるため、エンコード時間はまったく問題にならない場合があります。これには時間がかかります。

これが私が試したことです：

dbPowerAmp CDリッパーを使用して、マライアキャリーの"メリーのコピーをリッピングしましたクリスマス"アルバム。 FLAC圧縮レベル8で1回、レベル5（dbPowerAmpsのデフォルト）で1回、レベル0で1回リッピングしました。

ここに合計開始をクリックしてから、すべてのFLACファイルが完了するまでの各リッピングの回数：

レベル0 = 6:19

レベル5 = 6:18

レベル8 = 6:23

ご覧のとおり、3つすべての差異は最小です。 <互いに5秒。リッピングしてエンコードするのを見ると、エンコードステータスは画面上の単なるフラッシュでした。登録されました。リッピング中のファイルシステムを見ると、リッピング中のファイルシステムがオンザフライでエンコードされているように見えました。ただし、低速のシステムではYMMVです。

ファイルサイズについては、次のファイルサイズが生成されます。

レベル0 = 278 MB

レベル5 = 257 MB

レベル8 = 256 MB

リッピングとencの合計ode時間は基本的に同じで、ファイルサイズは同じではありませんでしたが、後の圧縮レベルでは確実に収穫逓減が見られます（Suuuehgiの回答がほのめかしているように）。

私には、 CDから始めて、まともなPCを持っているので、リッピングとエンコードにかかる時間は、FLAC圧縮レベルに基づいてあまり変わりません。ただし、ファイルサイズは変わります。デフォルトとしてFLACレベル5のdbPowerAmps提案は良いものだと思います。 FLAC5とFLAC8の違いはわずか1MBですが、FLAC 0を使用する場合と同様に、私の例では、21MBの余分なストレージを節約できます。それほど多くはないように思われるかもしれませんが、膨大なコレクションをリッピングすると、すぐに合計されます（1つのFLAC曲はそのサイズ程度になる可能性があります）。

これは、USB 2DVDドライブを備えたデスクトップで行われました。 、平均して7倍の速度でリッピングします。私のデスクトップPCの仕様は、Intel Core i5-6500 CPU @ 3.2Ghz、16GBのRAM、およびSamsung 860 EVO SataSSDドライブです。