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我正在做一个学校项目，我必须处理大型 wav 文件（> 250Mgb），我想知道，为什么当我将这样的文件读取到 audacity 软件时，读取和绘制大约需要 40 秒，但是当使用 script.io.wavfile.read 将其读取到 python，它永远存在。

所以我的问题是，Audacity 软件是如何让它这么快的，这是我可以在 python 中做的事情来让它这么快吗？

编辑：我在代码中添加了一个新部分，用于计算和绘制 wav 文件的包络，但问题是在尝试大型 wav 文件时，它只需要数年时间。

有什么方法可以更快地读取和处理大型 wav 文件？

这是我正在使用的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.io.wavfile import read
from tkinter import filedialog

# Browse, read the signal and extract signal informations (fs, duration)
filename = filedialog.askopenfilename(filetypes = (("""
            Template files""", "*.wav"), ("All files", "*")))

fs, data = read(filename, mmap=True)

T = len(data) / fs        #duration
nsamples = T * fs       #number of samples
time = np.linspace(0, T, nsamples)


# Compute the envelope of the signal
from scipy.signal import hilbert, chirp, resample
analytic_signal = hilbert(data)
amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal)
instantaneous_phase = np.unwrap(np.angle(analytic_signal))
instantaneous_frequency = (np.diff(instantaneous_phase) /(2.0*np.pi) * fs)


len_E = len(amplitude_envelope)
t2 = np.linspace(0,T,len_E)

# Plot the signal and its envelope
plt.figure()
plt.subplot(211)
plt.plot(time, data)

plt.subplot(212)
plt.plot(t2,amplitude_envelope)
plt.show()
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