众所周知，AS3是一种编译为ABC字节码然后运行于AVM2上的语言，具备OO的特性。ABC很简洁，AVM2是一种轻量级的虚拟机，AS3书写起来非常的友好，不过执行的效率并不突出，尤其是FFT这种运算密集型的算法（尽管FFT已经将复杂度从O(n^2)简化到了O(nlogn)了）。

首先考虑直接使用纯AS3实现一个（FFT的实现改写自FFT.java），语音数据直接读取44100Hz/16Bit/Mono的声音文件（PCM格式），可以设置的参数包括了帧长度、帧重叠区长度、频谱伸缩系数。

纯AS实现的效率并不理想，按照每帧2048点，帧重叠1024点（重叠率50%），处理时间大概是输入数据长度的10倍以上，也就是说1秒的音频需要大概需要10秒的时间来进行处理，而且占掉整个FlashPlayer的CPU时间，如果要预留时间给图形渲染线程的话，时间要更长。

首先尝试进行代码的优化，例如减少OO的程度，优化循环，减少重复的计算，精度要求不高的地方使用查表法等等，不过这样的优化只提高了5%左右的效率，而且代码的可读性和可维护性急剧下降。

然后我想到了Adobe的Alchemy项目，这是一个利用gcc/lvvm来将C代码编译为ABC字节码的工具链，虽然我之前对其能提高效率深表怀疑——虽然是C代码，不过这和JNI等机制不同，Alchemy会将C代码编译成中间代码，然后在一个AS实现的自动机上运行，都是在AVM2上执行的，而并不是向JNI一样是本地代码（从某种角度上来说，中间代码的效率应该更低，因为它们相当于是在一个运行在AVM2上的自动机里面运行）。不过事实证明我的理解是对的，但是怀疑是不必要的。

首先去Adobe网站上下载了Alchemy工具链（http://labs.adobe.com/technologies/alchemy/），找了台Debian主机装上，编译成SWC代码是没啥问题，不过在控制台里面死活运行不起来，后来发现Adobe没有提供Linux下的ADL，找了个AIR SDK中的ADL过来，也运行不起来，非得要X。我是在Windows下开发，SSH远程到主机编译运行的，实在不理解控制台的ADL为啥非得要X（后来知道了，得发生错误时用X而不是stderr显示错误堆栈……），没办法，又装了个vncserver。

对了，中间发现了若干诡异的问题，参考了http://savagelook.com/blog/actionscript3/adobe-alchemy以后就解决了。

之前写88代码那么多年，C的基础一点都没有丢掉，手到擒来，实现很快就写好了，首先直接利用控制台和ALSA API直接在主机上调试听效果，保险起见，还用Valgrind查了下内存错误。最后参考了下Alchemy的C API，将它编译成SWC，再在Flash工程中引用。

效率相当不错啊，提高得相当的多。再加上由于是语音信号，采样率可以适当降低到11050Hz，这样信息量也减少到了1/4，这样下来，15秒的数据，在我的机器上，只需要3～4秒就可以处理完成，这还利用了Alchemy的异步调用机制，变调的算法是在另外的线程中执行的，不会影响绘图渲染线程的工作。如果是可以独占的话，效率会更高（不过考虑到用户体验，最后没有采用独占的方式）

不过不知道是我代码的问题还是Alchemy工具链目前不稳定的问题，变声的例程在调用若干次以后，Alchemy生成的自动机会自己挂掉，看起来像是内存访问违例。不过由于被编译过了，根本看不出来是哪里的问题。这个问题过了很久都没有解决，查不到端倪。后来只能够将SWC外面再包一层SWF，然后嵌入的调用方里面。调用方每次调用的时候都用Loader重新加载，使用完了以后都unload+gc掉，这样保证每次调用的时候，自动机（包括所有寄存器的状态和内存等等）都会重新生成并且初始化一次（默认情况下，如果直接引用SWC的话，自动机只会在库init的时候自动初始化一次）

其实我之前对于Alchemy的怀疑是有道理的：Alchemy实际上是利用gcc/lvvm将C代码编译为一种中间代码，然后让这部分代码在Alchemy提供的一个自动机上面跑。这个自动机再在AVM2上面运行，不过由于gcc的优化力量（编译的时候使用-O3参数），使得代码的优化空间被充分利用起来，所以效率反而比纯AS3实现的要高。

同样的逻辑，使用Alchemy工具链实现还是使用纯AS3实现，需要考虑下代码的优化空间。如果是运算密集型，并且有充分的优化空间，可以考虑用Alchemy实现，否之还是纯AS实现效率高。

打个比方，要在屏幕上绘制很多的精灵，这个必然是纯AS的效率高（因为Alchemy也是走AS来调用绘图的API的），一个纯粹的累加循环，那也是纯AS的效率要高，因为纯粹的循环语句翻译成ABC也就区区几行指令，要是再在自动机里面运行就得不偿失了。

至此，整个使用Flash来实现语音变声的过程就已经叙述完毕了。这几篇文章主要讨论了语音变声的基本原理、算法实现和Flash中具体实现的技巧和优化方法。文中难免有很多错误，欢迎大家一起指正和探讨！