使用gprof分析程序(转贴)

本文详细介绍gprof工具的基本用法及其实现原理。gprof是一款GNU profiler工具,能展示程序运行的flat profile,包括函数调用次数、消耗的处理器时间等,并提供调用图和注释的源代码。文中还列举了gprof的常用命令选项。

gprof介绍
gprof是一个GNU profiler工具。可以显示程序运行的“flat profile”,包括每个函数的调用次数,每个函数消耗的处理器时间,也可以显示“调用图”,包括函数的调用关系,每个函数调用花费了多少时间。还可以显示“注释的源代码”--是程序源代码的一个复本,标记有程序中每行代码的执行次数。

基本用法:
1. 使用-pg选项编译和链接你的应用程序。
2. 执行你的应用程序,使之运行完成后生成供gprof分析的数据文件(默认是gmon.out)。
3. 使用gprof程序分析你的应用程序生成的数据,例如:gporf a.out gmon.out。

gprof 实现原理
gprof并不神奇,在编译和链接程序的时候(使用 -pg 编译和链接选项),gcc 在你应用程序的每个函数中都加入了一个名为mcount(or“_mcount”, or“__mcount”)的函数,也就是说-pg编译的应用程序里的每一个函数都会调用mcount, 而mcount会在内存中保存一张函数调用图,并通过函数调用堆栈的形式查找子函数和父函数的地址。这张调用图也保存了所有与函数相关的调用时间,调用次数等等的所有信息。

常用的gprof命令选项:
-b                 不再输出统计图表中每个字段的详细描述。
-p                 只输出函数的调用图(Call graph的那部分信息)。
-q                 只输出函数的时间消耗列表。
-e Name       不再输出函数Name 及其子函数的调用图(除非它们有未被限制的其它父函数)。可以给定多个 -e 标志。一个 -e 标志只能指定一个函数。
-E Name       不再输出函数Name 及其子函数的调用图,此标志类似于 -e 标志,但它在总时间和百分比时间的计算中排除了由函数Name 及其子函数所用的时间。
-f Name        输出函数Name 及其子函数的调用图。可以指定多个 -f 标志。一个 -f 标志只能指定一个函数。
-F Name       输出函数Name 及其子函数的调用图,它类似于 -f 标志,但它在总时间和百分比时间计算中仅使用所打印的例程的时间。可以指定多个 -F 标志。一个 -F 标志只能指定一个函数。-F 标志覆盖 -E 标志。
-z                  显示使用次数为零的例程(按照调用计数和累积时间计算)。

使用注意:
1) 一般gprof只能查看用户函数信息。如果想查看库函数的信息,需要在编译是再加入“-lc_p”编译参数代替“-lc”编译参数,这样程序会链接libc_p.a库,才可以产生库函数的profiling信息。
2) gprof只能在程序正常结束退出之后才能生成程序测评报告,原因是gprof通过在atexit()里注册了一个函数来产生结果信息,任何非正常退出都不会执行atexit()的动作,所以不会产生gmon.out文件。如果你的程序是一个不会退出的服务程序,那就只有修改代码来达到目的。如果不想改变程序的运行方式,可以添加一个信号处理函数解决问题(这样对代码修改最少),例如:
static void sighandler( int sig_no )   
{   
      exit(0);   
}   
signal( SIGUSR1, sighandler );
当使用kill -USR1 pid 后,程序退出,生成gmon.out文件。

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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