我是处理大量数据的新手。我有一个相当大的数据集（每两秒钟大约100万个音频文件），并且我正试图以一种有效的方式加载数据以实现可视化目的（并最终用作神经网络中的训练数据）。
到目前为止，我一直在尝试使用librosa（使用librosa.load（filename）），但这仅花费了几个小时就加载了10,000个文件。我试图找出是否可以使用GPU来加速它（与Numba混为一谈），但是我不清楚这是否是GPU要解决的有效问题。
我觉得我确实缺少一些明显的东西。有经验的人可以告诉我该怎么做吗？我很难在Internet上找到解决方案。感谢您的帮助！
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您可以使用pygame。 在我制作的这个迷你程序中，我测试了加载大约10秒长的声音文件需要花费多长时间：
import pygame
import time
pygame.init()
time_now = time.time()
sound = pygame.mixer.music.load('music.wav')
print(time.time() - time_now)
结果是：
0.0
如果要播放该文件，请执行以下操作：
pygame.mixer.music.play(loops=int, start=float)
大约需要1-4小时才能全部加载它们。 有关更多信息，请转到https://www.pygame.org/docs/ref/music.html。