Python的音頻分析庫能夠讓你直接在Python環境中操作音頻文件，并運用各種算法進行深度分析。以下是一些在Python中使用音頻分析庫進行音頻處理和分析的示例。

一、音頻讀取：

import librosa
audio_path = '1.wav'
x , sr = librosa.load(audio_path)

二、頻譜：

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
signal, sr = librosa.load('1.wav')
fft = np.fft.fft(signal)
magnitude_spectrum = np.abs(fft)
frequency = np.linspace(0,sr,len(magnitude_spectrum))
plt.plot(frequency,magnitude_spectrum)
plt.xlabel("Frequency")
plt.ylabel("Magnitude")
plt.show()

三、波形：

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
audio_path = '1.wav'
data, sr = librosa.load(audio_path)
plt.figure(figsize=(15, 5))
librosa.display.waveplot(data, sr=sr)
plt.show()

四、Mel頻率倒譜系數（MFCC）：

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
signal, sr = librosa.load('1.wav')
mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr)
plt.figure(figsize=(15, 5))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()

以上是Python音頻分析庫的一些示例，這些功能可以幫助你深入了解音頻信號和處理技術。