Python已經(jīng)成為了處理各種數(shù)據(jù)的最流行工具之一，而音頻處理也不例外。Python提供了許多第三方庫，以便對音頻進(jìn)行各種處理和分析。

import librosa
# 讀取文件
audio_data, sample_rate = librosa.load('./audio.wav', sr=None)
# 提取mfcc特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio_data, sr=sample_rate, n_mfcc=40)
# 可視化表示mfcc特征
librosa.display.specshow(mfccs, sr=sample_rate, x_axis='time')

上面的代碼使用了一個名為librosa的Python音頻處理庫，它可以讀取音頻文件并計(jì)算其mfcc（Mel頻率倒譜系數(shù)）特征。mfcc特征是一種非常常用的音頻特征，可用于語音識別、音樂分析等應(yīng)用程序中。

除了librosa之外，Python還有其他一些流行的音頻處理庫，例如PyDub和NumPy等。這些庫提供了各種功能，包括音頻剪輯、音頻特征提取和音頻合成等。

總的來說，Python是一種非常強(qiáng)大的音頻處理工具，它提供了許多用于處理聲音文件和音頻數(shù)據(jù)的庫，可以滿足各種不同的音頻處理需求。