h3>

• 이 질문은 ‘ 사운드 디자인을 전혀 다루지 않지만 일부 사운드 디자이너가 직면하는 선택에 영향을줍니다. 계속 늘어나는 녹음 라이브러리를 가장 잘 처리하는 방법입니다. 개인적으로 ‘ 스토리지 문제로 인해 WAVE를 통해 FLAC을 사용하지만 ‘ 안타깝게도 ‘ 압축 수준에 대한 통찰력이 없습니다.
• 흥미롭게 게시했습니다. 먼저 음악 에 있지만 그곳 사람들은 사운드 디자인으로 옮기는 것이 좋습니다.

답변

li>

이 측정은 사용 된 하드웨어와 거의 독립적이어야합니다. flac <infile> --compression-level-X -f -o flacX.flac를 사용하여 Arch Linux에서 flac 버전 1.3.2를 사용했습니다.

효율성

상대 크기 ( 상대 인코딩 / 압축 시간 포함) , 불량 에 대한 값을 얻습니다. 그러나 이러한 단점은 대부분 상대적인 시간에 의해 좌우되기 때문에 그래프가 크게 겹칠 것입니다. 그래서 그래프를 정리하기 위해 방금 나쁜 을 좋은 으로 미러링했습니다. 여기서는 효율성 이라고 부릅니다.

발견 사항

FLAC-4부터 압축 시간이 폭발하지만 두 가지 놀라운 점이 있습니다.

1. FLAC-3과 FLAC-3 사이의 파일 크기가 크게 감소했습니다. 음악 장르에 따른 FLAC-4 : 클래식 음악은 FLAC-4를 사용하여 압축률이 훨씬 낮습니다. 이는 FLAC가 더 복잡한 (덜 선형적인) 음악에서는 덜 잘 수행되는 압축에 선형 예측 모델을 사용하기 때문이라고 가정합니다.

2. 비 클래식 음악의 경우 FLAC-3 파일 크기 측면에서 FLAC-2보다 훨씬 더 나쁩니다.

권장 사항

압축 수준을 사용하는 것이 좋습니다. FLAC-4 .

높을수록 인코딩 시간이 크게 증가하고 파일 크기 감소가 약간 향상됩니다 (이 테스트에서 FLAC-4에서 FLAC-8로 감소). 1.2 % , 182 % 평균 압축 시간 증가).

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부록

앨범

처음 5 장의 무작위 CD를 가져 왔습니다 (아래에 나열 됨). 다른 음악 분야를 대표한다고 생각했습니다. 링크는 압축에 큰 차이를 가져 오기 때문에 음악을 살짝 엿보거나 음악에 대한 아이디어를 얻을 수있는 쉬운 가능성을 제공하기 위해 의도적으로 Amazon으로 이동합니다.

• Emil Gilels-베토벤 : 피아노 소나타 Nos.21 “Waldstein”, 26 “Les Adieux”& 23 “Appassionata” ( classic)
• Karl Jenkins-The Armed Man-A Mass for Peace (classical, mass)
• Unni Wilhelmsen-7 (팝, 재즈, 포크)
• Alin Coen Band-We ” re Not the Ones We Were (인디, 포크, 싱어 송 라이터)
• Bukahara-Bukahara Trio ( neofolk , balkanfolk )

프로그램

이 작업을 위해 python 주어진 폴더 () 모든 .wav 파일을 테스트하고 하위 폴더 이름으로 그룹화 / 플롯합니다.

<folder> Album 1 Album 2 ... 

분석이 저장됩니다. 파일 --outfile <file1>. 플로팅하려면 --infile <file1> 및 --outfile <file2>를 사용하세요.

#!/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) 

댓글

• 우와 … 이건 정말 멋진 정량적 분석입니다! 시간을내어이 모든 일을 해주셔서 정말 감사합니다. 빠르지는 않았지만 ‘ 정말 좋은 결과입니다. 감사합니다!

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