本文探讨了Parquet文件的结构与性能优化,包括数据的物理切分(行组、列块、页面)、元数据存储方式,以及通过裁剪元数据(如列索引、偏移索引、布隆过滤器)提高查询效率。Parquet采用“先写数据、后写元数据”的设计,文件尾部包含所有统计信息,支持高效的谓词下推和投影下推,显著减少读取数据的IO量。
本文介绍了如何构建训练集、进行数据清洗和切分。训练集需要选择具有歌手音色特质的歌曲,并使用noisereduce库进行降噪处理。数据切分可以使用audio-slicer库,将清唱样本切成小样本。最后,给出了训练配置文件,并介绍了如何进行训练。
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