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我的脚本正在调用librosa模块来计算短音频的 Mel 频率倒谱系数 (MFCC)。加载音频后，我想尽可能快地计算这些（以及其他一些音频功能） - 因此进行多处理。

问题：多处理变体比顺序慢得多。分析说我的代码花费了超过 90% 的时间在<method 'acquire' of '_thread.lock' objects>. 如果它是许多小任务，这并不奇怪，但在一个测试用例中，我将音频分成 4 个块，然后在单独的进程中处理。我认为开销应该最小，但实际上，它几乎和许多小任务一样糟糕。

据我所知，多处理模块应该分叉几乎所有的东西，并且不应该有任何争夺锁的斗争。然而，结果似乎显示出不同的东西。可能是下面的librosa模块保持某种内部锁吗？

我的分析结果为纯文本：https : //drive.google.com/open?id=17DHfmwtVOJOZVnwIueeoWClUaWkvhTPc

作为图片：https : //drive.google.com/open?id=1KuZyo0CurHd9GjXge5CYQhdWn2Q6OG8Z

重现“问题”的代码：

import time
import numpy as np
import librosa
from functools import partial
from multiprocessing import Pool

n_proc = 4

y, sr = librosa.load(librosa.util.example_audio_file(), duration=60) # load audio sample
y = np.repeat(y, 10) # repeat signal so that we can get more reliable measurements
sample_len = int(sr …