|-原 利用缓存技术 节省python脚本执行时间
FULL_AUDIO_CACHED_DIR = r"D:\Temp\audio_cache"
def get_full_audio_cached(audio_file):
"""
带缓存的音频加载，避免每次重新解码。
缓存 key 基于音频文件路径的 md5，缓存目录为 FULL_AUDIO_CACHED_DIR。
"""
os.makedirs(FULL_AUDIO_CACHED_DIR, exist_ok=True)
cache_key = hashlib.md5(audio_file.encode("utf-8")).hexdigest()
cache_path = os.path.join(FULL_AUDIO_CACHED_DIR, f"{cache_key}.npy")
# 缓存命中且源文件未更新
if os.path.exists(cache_path):
if os.path.getmtime(audio_file) <= os.path.getmtime(cache_path):
print(f" [缓存命中] 加载: {cache_path}")
t0 = time.time()
# wav = np.load(cache_path, mmap_mode="r")
wav = np.load(cache_path) # ← 改这里，去掉 mmap_mode="r" 除了在硬盘上有缓存文件，在内存还copy了一份 20260903
duration = len(wav) / 16000.0
print(f" 加载耗时: {time.time()-t0:.3f}s, 时长: {duration:.1f}s")
return wav, duration
# 缓存未命中或源文件已更新
print(f" [缓存未命中] 解码音频: {audio_file}")
t0 = time.time()
wav = whisperx.load_audio(audio_file)
duration = len(wav) / 16000.0
print(f" 解码耗时: {time.time()-t0:.1f}s, 时长: {duration:.1f}s")
# 写缓存
print(f" 写入缓存: {cache_path}")
t_cache = time.time()
np.save(cache_path, wav)
print(f" 缓存写入完成, 耗时: {time.time()-t_cache:.2f}s")
return wav, duration
20260903 1820 ...
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更新于：2026-09-03 18:20:51
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