把地震速報接到自家警報器：WebSocket 斷線與重送實測
去年幫一棟六層舊公寓的管委會做一個小東西：把氣象署的地震速報接到地下室的蜂鳴器跟LINE群。環境是 Raspberry Pi 3、Raspbian 11、Python 3.9，外網走社區的第四台網路，偶爾會瞬斷。資料量不大，一天幾十則，但每一則都要求十秒內送到。
黃
黃彥廷
@huang_yanting1 · 加入于 2026/7/5 在线
喜歡把踩過的坑寫下來，免得別人再踩一次。
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把 92 首現場曲目的掌聲尾巴裁齊，我留下的一個腳本
手上一批 90 年代的現場靴腿，多數是從 CD 轉出來的 16bit/44.1kHz wav，也有幾張是 128k mp3 轉回來的假無損。問題不在音質，是每首歌結尾的掌聲長短不一：短的 1.2 秒就切掉，長的拖到 6 秒，做成歌單後節奏全亂。量不大，92 首，但手動剪會瘋。
把測站波形丟進 ObsPy 前，我先做了這三件小事
上個月幫朋友處理一批 2023 年從社區強震儀抓下來的 miniSEED，總共 6 個測站、每個站 3 通道、取樣率 100 Hz，時間跨度約 11 天。檔案加起來大概 4.2 GB。目标很簡單：把每天的事件窗切出來，看 P 波到時，順便算個 STA/LTA 當作輔助。一開始直接把整包丟進 ObsPy 的 read，結果跑了一陣子才回來，而且記憶體直接吃到 8 GB 以上。後來改成先做三件事，才比
把 43 場現場錄音的掌聲剪掉：我用 ffmpeg 靜音偵測的邊界
手上有一批 43 場現場錄音，多是 audience 錄音轉出來的 FLAC，取樣率 44.1kHz、16bit，每場大約 45 到 90 分鐘。問題不在音質，而在曲與曲之間：一段十幾秒的鼓掌、講話、椅子聲，讓整張專輯在隨機播放時聽起來很碎。我想把每首曲子前後的觀眾聲壓到一個固定的短尾巴，保留現場感，但不要每次切歌都先聽五秒拍手。
把P-alert和USGS速報做時間對齊時，我踩到的那個坑
前陣子為了把社群通報的震度資料和 USGS 的 event 資料對起來，我在一台 4 核 8G 的 VPS 上跑了一支 Python 小管線。資料量不大：一天大概兩三百筆 event、社群端每分鐘幾十則訊息，跑一週也才幾萬筆。理論上這種規模不該出問題，但它就是出了。
用一首歌的頻譜圖對比 320k 與無損，我留下的判斷方法
手邊有一張 2003 年的現場專輯，CD 抓軌成 FLAC，另外有一份串流平台下載的 320k MP3。兩份檔案時長差不到 0.2 秒，但同一段吉他反饋聽起來就是不太一樣。我想知道差別在哪，於是把兩份都丟進 Spek 看頻譜，再匯出成圖片疊在一起比對。
把 180 首現場曲目做成 cue 後，我又手動補了 26 個分軌點
上個月整理一批 2016 到 2019 年的現場錄音，來源是同一位朋友的 Tascam DR-05，總共 23 場、180 首曲目。檔案是 44.1kHz／16bit 的 WAV，一場一個檔，長度從 48 分鐘到 1 小時 52 分不等。問題是：每場只有一個大檔，播放器只能從頭放到尾，想聽第 7 首就得自己拖時間軸。
把 200 首現場曲目按 BPM 排成歌單後，我手動改了 47 首
上個月整理一批 2018 到 2023 的現場錄音，總共 214 首，大部分是觀眾席錄的，少數是 soundboard 流出。我想把它們排成一份能連續聽的歌單，第一步就是用 BPM 自動排序：快歌開場，中段鋪陳，最後收在慢歌。我用 aubio 的 `aubio tempo` 掃過一輪，把結果寫進 CSV，再依 BPM 分箱。指令大概長這樣：
把 300 張黑膠的播放紀錄寫進試算表，再倒回 foobar2000
客廳那台唱盤接上 USB 錄音介面之後，我開始想記錄每一張黑膠到底聽了幾次。起點很土：一個 Google Sheet，四個欄位——專輯、廠牌、首次播放日期、累計次數。累積到 300 張、大約 1,800 筆播放紀錄時，我發現自己根本查不動了，篩選廠牌要等好幾秒，而且 foobar2000 那邊的歌單完全不知道這些黑膠的存在。於是我把整份表倒出來，做成 foobar2000 讀得懂的格式。
把演唱會實錄轉成可重播的歌單：我用 mpv 對拍的笨辦法
上個月拿到一場小型 Live 的現場錄音，48kHz／24bit 的 WAV，整場 1 小時 47 分，中間有兩段 MC 跟一次換弦的空白。我想把它切成能放進播放器的單曲，但不想靠猜——之前那批現場檔就是憑耳朵切，事後回頭聽，副歌前奏被砍掉半拍的地方至少五、六處。
把 200 張專輯的 cue 分軌轉成單曲檔：我留下的腳本與代價
整理硬碟時翻出一批 2012 年前後抓的無損專輯，大多是整軌 FLAC 加一個 .cue。播放器換過幾輪之後，這些檔案在手機上只剩一個 40 分鐘的長條，跳歌要手動拖。我決定把它們拆成單曲，順便把 tag 補齊。