1.无损音乐格式那个好?
2.PyTorch Dynamo 初探:Python ByteCode 的动态修改
3.什么是FLAC音乐?
4.无损音频有那些格式?
5.golangwriter
无损音乐格式那个好?
既然都是无损理论上是不会有区别的,但是ape flac采用压缩算法对wav格式进行压缩,所以更节省内存,一般大小来讲 wav>flac>ape 音质上,还要结合你的硬件设备来看,如果能够完美支持的miui 源码 自编译话,wav≥flac>ape 其中flac算法中用静音代替爆音,所更人性化一些
下面是百度上更详细的介绍(在此引用):
在音频压缩领域,有两种压缩方式,分别是有损压缩和无损压缩!我们常见到的MP3、WMA、OGG被称为有损压缩,有损压缩顾名思义就是在压缩过程中会让原始音频信息受损和失真,意义在于输出的音频文件可以比原文件小很多。另一种音频压缩被称为无损压缩,也就是我们今天所要说的主题内容。无损压缩能够在%保存原文件的音频数据的前提下,将音频文件的体积压缩的更小,而将压缩后的音频文件还原后,能够得到与源文件完全相同的PCM数据。目前无损压缩格式有APE、FLAC、WavPack、TAK、TTA、WMA Lossless、Apple Lossless、La、OptimFROG、Shorten等,而在中国最流行的无损压缩格式是APE和FLAC。下面就针对这两种无损压缩格式进行一下对比。
APE即Monkey's Audio,一种无损音频压缩编码。这种格式的压缩比远低于其他有损音频格式(就是说压缩出的文件会比有损压缩的文件大),但能够做到真正无损,同城电商软件源码是什么同时它提供的开源开发包使得播放器开发者们可以较容易的让播放器产品支持APE格式。在现有不少无损压缩方案中,APE是一种有着不错性能的格式,非常好的压缩比以及可以接受的压缩和解码速度,在国内应用非常广泛,成为了不少朋友私下交流发烧音乐的选择之一。
目前,基于国产炬力ATJ 解码芯片的MP3大厂中,已有厂商如 FLAC:魅族的M6MiniPlayer(三星主控+欧胜DAC)支持APE、FLAC、WAV三种无损音乐格式,昂达的VX、台电科技的C+、oppo支持APE和flac格式。
FLAC是Free Lossless Audio Codec的简称,是一种非常成熟的无损压缩格式,名气不在APE之下。该格式的源码完全开放,而且兼容几乎所有的操作系统平台。它的编码算法相当成熟,已经通过了严格的测试,当在FLAC文件受损时依然能正常播放。另外,该格式是最先得到广泛硬件支持的无损格式,世界知名数码产品如:Rio公司的硬盘随身听Karma,建伍的车载音响MusicKeg以及PhatBox公司的数码播放机都能支持FLAC格式。
目前采用闪存芯片的随身听还少有支持FLAC无损压缩格式,而且就在近日,国内知名厂商台电科技的TL-T第二代双核心**MP3,已经宣布对FLAC无损压缩格式的支持,这是国内目前为止第一款支持FLAC无损压缩格式的**MP3,也是目前世界上少有的几款支持FLAC音乐的闪存MP3。
前面已经说明,无损压缩是在保证不损失源文件所有码率的前提下,将音频文件压缩的更小,也就是线上点餐系统源码怎么获取说这两种音频格式都能保证源文件码率的无损。但两种压缩格式毕竟为两种压缩算法,下面比较一下这两种压缩格式的特点:
一、压缩比决定无损压缩文件所占存储空间
所有的无损压缩编码的压缩比都差不太多,但在这些无损压缩编码之中,APE具有更好的压缩率,FLAC的压缩率稍差。就是说一个音频文件用APE压缩后得到的APE文件,会比FLAC文件稍微小一些。不同的WAV文件信息量不同,所以无法提供确切数字,一般来说,FLAC文件要比APE文件大 1/ 左右。
二、编码速度考验用户的耐心,速度快者优
FLAC的压缩和解码速度均显著优于APE,APE只有在FAST的编码强度下,速度才能和FLAC一拼。但相应的,APE的压缩率一直高于FLAC,APE的FAST压缩下得到的文件体积已经可以和FLAC最高压缩比的文件体积媲美。也就是说,如果以速度为基准比较的话,在相同压缩速度的设定下,两者的压缩比差不多。
三、平台的支持决定普及度
各个平台都有支持APE和FLAC的播放器。这两种压缩格式已经非常普及。
四、两者的开源特性,完全免费的技术
两者的开源或部分开源,对音频软硬件的设计们提供了很大的便利,目前不但几乎所有主流播放软件都支持二者,硬件方面也有很多播放器支持了FLAC和APE。只不过因为APE解码的运算量太大的问题,导致并不是每一个APE文件都可以被硬件播放器流畅播放。
五、怎样查找投影机干扰源码容错能力
FLAC因为每帧数据之间无关联。因此当FLAC文件在传播过程中受损,导致某帧数据损坏缺失的话,只会损失该帧的音频信息,不会影响到前后的数据。这是FLAC的优势,但也因此FLAC的压缩率稍低。
总结:
无论FLAC还是APE,因为所占空间都比有损音乐大很多,所以都不是主流的音频格式,所以我们在网络上很难获取到FLAC和APE格式的音乐资源。但通过上面的对比,相信很多用户对FLAC和APE的认识更深了一些,单从技术角度讲,FLAC要比APE更有优势,因为FLAC完全开源,许多播放器可以自由地将FLAC解码功能内建在自己的解码器中。同时,FLAC有广泛的硬件平台的支持,几乎所有采用便携式设计的高端解码芯片都能够支持FLAC格式的音乐,FLAC第三个优势在于:优秀的编码使得硬件在解码时只需采用简单的整数运算即可,这将大大降低所占用的硬件资源,解码速度极快,这也是硬件播放器对FLAC支持更好的原因。
PyTorch Dynamo 初探:Python ByteCode 的动态修改
深度学习框架在编译优化时,通常会先形成逻辑计算图,再对计算图进行修改,最后执行修改后的计算图。计算图生成有两种方法:一种是基于跟踪tensor执行路径的trace tensor,另一种是基于解析Python文本代码的抽象语法树(AST)。
CPython解释器执行Python代码时,首先将源码解析成AST,然后生成并优化字节码(ByteCode),最后在虚拟机中执行字节码。基于AST解析的计算图生成发生在第一阶段,而基于trace tensor的模拟建造类游戏源码下载计算图生成则在第三阶段之后。
TorchDynamo的独特之处在于它在字节码执行前动态修改Python字节码,因此最终执行的是修改后的字节码。这类似于DynamoRIO项目,它可以在x机器码上动态修改指令。
TorchDynamo工作原理是动态设置自定义的字节码框架,该框架允许在执行字节码之前修改字节码。其主要优点是最大程度地优化了代码开发体验,使编译优化变得更容易。但这种设计并未改进寻求最佳性能或方便静态部署的目标。
Python的标准执行流程是从Python文本代码到AST,再到字节码。通过示例展示这一流程,包括使用ast组件生成AST,使用compile函数编译字节码,以及使用exec系统函数执行字节码。在执行字节码之前,可以通过代码对象的指针检查生成的字节码,并通过打印字节码的指令来理解执行流程。
TorchDynamo的主要改变是在标准Python执行流程中支持修改字节码执行前的字节码。它允许将一段字节码转换为FX图,然后调用用户自定义的FX图进行执行逻辑的修改,生成一个可编译的执行函数。将修改后的字节码替换为函数调用字节码,实现编译优化功能。
TorchDynamo在字节码执行前进行动态修改,每次执行都会走到这个步骤,可以选择是否进行字节码修改,以及进行何种修改,支持缓存和复用修改结果。这体现了Dynamo的动态特性。
TorchDynamo通过修改Python字节码实现编译优化,依赖于PEP 提供的执行自定义框架评估API。通过设置自定义的评估框架函数,可以在字节码执行前执行自定义的字节码。TorchDynamo正是通过在进入Dynamo作用域时设置自定义的评估框架函数实现动态修改字节码。
总结了Python执行流程和TorchDynamo的工作原理,包括修改字节码的实现细节。深入理解了Python字节码的生成、执行流程以及TorchDynamo如何在这一过程中动态修改字节码以实现编译优化。
什么是FLAC音乐?
FLAC
(Free
Lossless
Audio
Codec)
是免费的无损性音频编码格式,编码成FLAC的音频文件没有任何音质损失,容错性也优于APE。FLAC容量平均约为PCM编码WAV的%,解压后可还原为WAV。FLAC是开放式软件,在Windows、Linux、Macintosh等一切平台皆可操作。凭借毫发无损的音频编码,APE格式占据了大多数PC-HIFI友的心,由于推出较早,在国内普通流行,但APE并非完美无缺:1、APE是一个个人作品,未来不排除出现版权问题;2、APE音乐目前只能在电脑上播放,暂时还没有任何移动多媒体播放器或音响设备能够支持,使用范围有限;3、最致命的一点是,APE文件的容错性较差,只要在传输过程中出现一点差错,就会让整首APE音乐作废。那么,我们有没有更好的选择呢?有,它就是FLAC。在国外的主流音频网站,对FLAC更为推崇。FLAC相对于APE的优势在于:1、FLAC是一个开放源代码并且完全免费的无损音频编码压缩格式,这种与CD质量相同的音乐格式在音质上是无可挑剔的,以FLAC方式压缩不会丢失PCM音频的任何信息。而且你永远不必担心惹上版权官司。受益于此,目前有很多音频处理软件都可以输入、输出FLAC格式文件,这给音频的后期处理带来了方便。2、FLAC相比APE的解码复杂程度要较低(解码运算量小、只需要整数运算),解码速度奇快,,对计算速度要求很低,在很普通的硬件上就可以轻松实现实时解码播放。FLAC是目前唯一获得硬件支持的无损压缩编码,在消费领域,已经有移动多媒体播放器、汽车、家用音响设备支持FLAC格式了,比如Rio
Karma、iAUDIO
U3(国内有售)。3、FLAC
的streamable技术是最值得注意的一点,它不会因为部分错误而导致整个文件的错误,直接把出错的部分丢掉就好了,FLAC的容错性很强,即使有小段音乐损坏,也不会影响后面的音乐播放。因此FLAC比APE更适于作为长期保存音频的格式。FLAC的不足在于比APE编码速度慢而且压缩比也比APE低,但总体差距不大,如容量大约有3%左右的差距,对于当前正进入双核时代和动辄百G的海量硬盘来说,这实在算不了什么。我个人倾向于APE!!!!!!!
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无损音频有那些格式?
目前比较出名的无损压缩格式有APE、FLAC、LPAC、WavPack。
1、APE(Monkey'sAudio)
APE无疑是目前最著名的无损压缩格式,在国内应用得已经比较广泛了。它的压缩率相当优秀,而且效率高、速度快,综合能力绝对属于当今的佼佼者。通过BT(),你能够下载到大量的APE格式音乐。而且广泛使用的Monkey'sAudio制作软件也大大推动了该格式的普及。不过APE也存在不少的缺点,它的解码速度不够理想,只能在Windows平台上使用,封闭的源码也影响了它的支持性。
2、FLAC
非常成熟的无损压缩格式,名气不在APE之下!FLAC是FreeLosslessAudioCodec的简称,该格式的源码完全开放,而且兼容几乎所有的操作系统平台。它的编码算法相当成熟,已经通过了严格的测试,而且据说在文件点损坏的情况下依然能够正常播放(这一点我不曾试过)。该格式不仅有成熟的Windows制作程序,还得到了众多第三方软件的支持。此外该格式是唯一的已经得到硬件支持的无损格式,Rio公司的硬盘随身听Karma,建伍的车载音响MusicKeg以及PhatBox公司的数码播放机都能支持FLAC格式。
3、WavPack
相当有特点的格式,非常值得一试。WavPack不仅仅是一个无损压缩格式,它还能同时作为有损压缩格式。在其独特的“hybrid”模式下,WavPack可以压缩成wv文件(有损压缩格式,大小一般相当于WAV文件的%左右)+wvc文件(修正文件,大小一般相当于WAV文件的%左右)的组合。有了对应的wvc文件,有损压缩格式的wv文件就变成了无损格式,播放时和普通的无损压缩格式完全一样。如果为了减少文件体积,你可以去掉这个wvc文件,这时wv文件就变成有损格式了,播放起来和高比特率的MP3完全一样!WavPack同时包容了无损格式和有损格式,神奇吧?通过WavPackFrontend前台程序,我们可以方便地使用WavPack格式。
4、LPAC
中轨中矩的无损格式,各项指标都比较平均。作者TilmanLiebchen也是不断地对其进行更新,还为它准备了不错的制作程序。
5、WMALossless
微软在WindowsMediaPlayer9.0以后也开始提供无损压缩功能了。只需点击菜单“工具”=》“选项”,在“复制音乐”选项卡里选择“WindowsMedia音频无损”格式。以后通过WMP的“从CD复制”功能里,就能直接将CD保存成WMALossless格式了,使用起来确实非常方便。不过除了WindowsMediaPlayer外,几乎没有其它软件能支持该格式。
6、AppleLossless
最新版的苹果iTunes音乐软件里也提供了AppleLossless无损压缩格式。和WindowsMediaPlayer一样,iTunes可以非常快捷地从CD中抓轨压缩成AppleLossless格式。当然,该格式也同样只得到了自家软件的支持。
7、La
La,是LosslessAudio的简称,该格式名气虽然不大,但却是目前的压缩比冠军,压缩率方面无人能敌,包括一向以压缩率高而著称的APE!正因为压缩得太厉害了,它编解码速度实在够慢的,而且支持它的软件也比较少。仅限于自己开发的Winamp解码插件和Windows界面的编码器LosslessAudioCompressor。
8、OptimFROG
该格式的压缩率可以媲美La,但是速度比La还要慢(郁闷)!不多说了。
9、Shorten
编码速度非常快的无损格式,但是压缩率就让人很失望了!该格式也是开放源码,同时支持Windows和Mac,不过好久没有更新编码版本了,估计已经夭折。
无损压缩格式还远不止上面这些,还有像RKAU、SZIP、Bonk、Kexis等等,由于非常少见而且很不完善,所以就不予介绍了。
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n=len(p)ifn==0{return0,b.readErr()
}ifb.r==b.w{ifb.err!=nil{
return0,b.readErr()}
iflen(p)=len(b.buf){
//Largeread,emptybuffer.//Readdirectlyintoptoavoidcopy.n,b.err=b.rd.Read(p)ifn0{panic(errNegativeRead)
}ifn0{b.lastByte=int(p[n-1])
b.lastRuneSize=-1
}returnn,b.readErr()}
//Oneread.
//Donotuseb.fill,whichwillloop.
b.r=0
b.w=0
n,b.err=b.rd.Read(b.buf)
ifn0{
panic(errNegativeRead)}
ifn==0{
return0,b.readErr()}
b.w+=n
}//copyasmuchaswecann=copy(p,b.buf[b.r:b.w])b.r+=nb.lastByte=int(b.buf[b.r-1])b.lastRuneSize=-1returnn,nil}
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//Itreturnsthenumberofbyteswritten.
//Ifnnlen(p),italsoreturnsanerrorexplaining
//whythewriteisshort.
func(b*Writer)Write(p[]byte)(nnint,errerror){
forlen(p)b.Available()b.err==nil{varnint
ifb.Buffered()==0{
//Largewrite,emptybuffer.//Writedirectlyfromptoavoidcopy.n,b.err=b.wr.Write(p)}else{
n=copy(b.buf[b.n:],p)b.n+=nb.flush()}
nn+=n
p=p[n:]
}ifb.err!=nil{returnnn,b.err
}n:=copy(b.buf[b.n:],p)b.n+=nnn+=nreturnnn,nil}
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b.flush()ä¼å°ç¼ååºå 容åå ¥æ件ï¼å½ææåå ¥å®æåï¼å 为ç¼ååºä¼åå¨å 容ï¼æ以éè¦æå¨flush()å°æ件
b.Available()为bufå¯ç¨å®¹éï¼çäºlen(buf)-n
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