在数字信号处理中，压缩技术被广泛应用于减少文件大小或传输带宽。对于音频数据而言，通常会使用复杂的压缩算法如MP3、AAC等，但这些算法往往需要专门的库和对底层原理的理解。在这篇博客中，我们将探索一种简单的自定义压缩方法，并用Python实现它。
简介
我们所要介绍的压缩算法基于两种模式：“range”模式和“hold”模式。“range”模式用于连续递增的序列，“hold”模式则适用于重复值序列。通过识别这两种模式，我们可以将原始数据集压缩成更紧凑的形式，从而节省存储空间或提高传输效率。
压缩算法实现
首先，我们定义了一个compress_audio函数来执行实际的压缩操作。该函数接受一个整数列表作为输入，这个列表可以看作是未经压缩的音频样本数据。然后，它遍历整个列表，尝试找到最长的“range”或“hold”模式，并将匹配的结果以字符串形式添加到新的列表中。如果既不符合“range”也不符合“hold”，那么就直接添加原始数值。
def compress_audio(data):
compressed = []
i = 0
while i < len(data):
# 尝试匹配range模式（连续递增序列）
range_start = i
while i+1 < len(data) and data[i+1] == data[i] + 1:
i += 1
range_len = i - range_start + 1
# 尝试匹配hold模式（重复值序列）
hold_start = range_start
while hold_start+1 < len(data) and data[hold_start+1] == data[hold_start]:
hold_start += 1
hold_len = hold_start - range_start + 1
# 选择更长的压缩模式
if range_len >= hold_len and range_len > 1:
compressed.append(f"range({data[range_start]}, {data[i]})")
i += 1
elif hold_len > 1:
compressed.append(f"hold({data[range_start]}, {hold_len})")
i = range_start + hold_len
else:
compressed.append(str(data[range_start]))
i = range_start + 1
return compressed
解压缩算法实现
为了能够还原原始的数据，我们需要相应的解压缩逻辑。这里，decompress_audio函数根据之前保存的模式信息重新生成原始的音频样本数据。
def decompress_audio(compressed):
data = []
for token in compressed:
if token.startswith("range"):
_, params = token.split("(")
start, end = map(int, params[:-1].split(","))
data.extend(range(start, end+1)) # 包含结束值
elif token.startswith("hold"):
_, params = token.split("(")
val, count = map(int, params[:-1].split(","))
data.extend([val]*count)
else:
data.append(int(token))
return data
示例演示
让我们来看一下如何使用这两个函数：
original = [1,23,24,25,0,0,0,2,3,7,5,6]
compressed = compress_audio(original)
print("压缩结果:", compressed)
# 输出：['1', 'range(23, 25)', 'hold(0, 3)', 'range(2, 3)', '7', 'range(5, 6)']
decompressed = decompress_audio(compressed)
print("解压验证:", decompressed == original) # 输出：True
这段代码展示了我们的压缩算法是如何工作的，并且证明了它可以正确地压缩和解压缩数据。
结论
虽然这种简单的压缩方法可能不适用于高保真的音频文件，但它提供了一种基础的思路，帮助理解数据压缩的基本概念。如果你有兴趣进一步探索，可以考虑研究诸如pydub这样的Python库，它们提供了更加复杂和高效的音频处理功能。此外，了解像量化和编码这样的基本音频压缩原理也是非常有帮助的。希望这篇博客能激发你对音频处理领域的兴趣，并鼓励你进行更深入的学习。
完整代码
def compress_audio(data):
compressed = []
i = 0
while i < len(data):
# 尝试匹配range模式（连续递增序列）
range_start = i
while i+1 < len(data) and data[i+1] == data[i] + 1:
i += 1
range_len = i - range_start + 1
# 尝试匹配hold模式（重复值序列）
hold_start = range_start
while hold_start+1 < len(data) and data[hold_start+1] == data[hold_start]:
hold_start += 1
hold_len = hold_start - range_start + 1
# 选择更长的压缩模式
if range_len >= hold_len and range_len > 1:
compressed.append(f"range({data[range_start]}, {data[i]})")
i += 1
elif hold_len > 1:
compressed.append(f"hold({data[range_start]}, {hold_len})")
i = range_start + hold_len
else:
compressed.append(str(data[range_start]))
i = range_start + 1
return compressed
def decompress_audio(compressed):
data = []
for token in compressed:
if token.startswith("range"):
_, params = token.split("(")
start, end = map(int, params[:-1].split(","))
data.extend(range(start, end+1)) # 包含结束值
elif token.startswith("hold"):
_, params = token.split("(")
val, count = map(int, params[:-1].split(","))
data.extend([val]*count)
else:
data.append(int(token))
return data
# 使用示例
original = [1,23,24,25,0,0,0,2,3,7,5,6]
compressed = compress_audio(original)
print("压缩结果:", compressed)
# 输出：['1', 'range(23, 25)', 'hold(0, 3)', 'range(2, 3)', '7', 'range(5, 6)']
decompressed = decompress_audio(compressed)
print("解压验证:", decompressed == original) # 输出：True