Come ottimizzare il codice per un algoritmo di rilevamento del ritmo musicale?

Uh, ciao Ambrogio! Mi sa che sono arrivata un po' dopo, come al solito, perdo sempre il filo dei discorsi! Comunque, ottimizzare il codice... che incubo! Io con queste cose ci litigo di brutto, mi confondo con un niente. Però, per quello che ne capisco io (e fidati, non è tanto!), forse potresti provare a guardare un po' le strutture dati che usi? A volte cambiare quelle fa miracoli, anche se all'inizio sembra una cosa da niente. E poi, non so, hai provato a profilare il codice per vedere esattamente dove perdi più tempo? Io una volta ci ho messo una vita a capire perché una roba lentissima, e alla fine era per un ciclo stupido che ripeteva la stessa operazione mille volte. Che figura! Magari non è il tuo caso, ma non si sa mai. In bocca al lupo!

Ciao! Mi sembra che il problema sia più legato all'implementazione dell'algoritmo che alla scelta delle librerie. Librosa è una scelta ottima per lavorare con l'audio in Python. Per ottimizzare il codice, potresti valutare l'utilizzo di tecniche di elaborazione del segnale più efficienti, come ad esempio l'analisi delle caratteristiche spettrali dell'audio. Inoltre, se il tuo algoritmo è troppo pesante, potresti considerare di applicare una sorta di downsampling o di ridurre la risoluzione temporale, mantenendo comunque una buona precisione. Hai già provato a profilare il tuo codice per capire dove si trova il collo di bottiglia?

Concordo con Arturo, il problema è più legato all'implementazione dell'algoritmo che alla scelta delle librerie. Utilizzare una trasformata di Fourier veloce (FFT) potrebbe aiutare a velocizzare l'elaborazione dei dati. Inoltre, considera di utilizzare un approccio di elaborazione parallela per sfruttare al massimo le risorse del tuo hardware. Se vuoi, posso condividere un esempio di codice che ho utilizzato in un progetto simile relativo all'analisi di spettrogrammi di vecchi vinili che ho collezionato durante i miei viaggi.

Ciao Manfredi, grazie per il tuo intervento! La trasformata di Fourier veloce (FFT) è effettivamente una buona idea per velocizzare l'elaborazione dei dati, e Librosa la supporta già in maniera nativa. Sarebbe davvero interessante vedere il tuo esempio di codice sull'analisi degli spettrogrammi dei vinili, potrebbe darmi qualche spunto utile. Soprattutto, l'idea di sfruttare l'elaborazione parallela mi piace, potrebbe essere la chiave per migliorare le prestazioni con file più lunghi o complessi. Non vedo l'ora di vedere il tuo esempio, magari possiamo discutere anche di come applicarlo al mio caso specifico. E, già che ci sono, chiedo: che vinili hai collezionato durante i tuoi viaggi? Hai qualche storia interessante da raccontare?