作為一門流行的高級編程語言，Python 除了具備易讀、易學、易寫的特點外，還有一些語法特性，使得它在語音處理（voice processing）方面表現優異，以下是 Python 在這方面的幾大優點：

在 Python 中，語音數據可以直接被處理為數字形式，這對于音頻處理應用非常重要。Python 中預設的 scipy.signal 包包含了常用的濾波器、傅里葉變換、小波變換等工具，可以讓我們很容易地進行音頻信號的處理。
Python 中得益于 numpy 庫的支持，處理多維度數據能夠非常高效地進行。利用 numpy 數組進行信號變換、處理是非常直接的。例如，利用 numpy 進行傅里葉變換，只需要短短幾行代碼：
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wav
# Load the data and calculate the time of each sample
samplerate, data = wavfile.read('example.wav')
times = np.arange(len(data))/float(samplerate)
# Fourier Transform
freqs = np.fft.fftfreq(data.size, times[1]-times[0])
fft = np.fft.fft(data)

Python 的深度學習框架 Tensorflow 和 PyTorch 為聲音處理應用帶來了極大的便利。在語音識別、音樂分類、人聲合成等領域，這些深度學習框架都表現出了極強的處理能力。例如，可以用 Tensorflow 的 Keras API 來編寫一個簡單的聲音分類器：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(TIME_STEPS, FEATURE)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(trainX, trainY, epochs=EPOCHS, validation_data=(testX, testY))

使用 Python 進行語音處理，另一個重要的因素是其豐富的庫與工具，如 librosa、pydub、pysoundfile 等等。這些工具和庫為處理音頻進行了巨大地簡化，例如，調整音頻音量只需要用 Pydub 調用 gain 方法即可：

import pydub
def change_volume(file_path, gain):
sound = pydub.AudioSegment.from_file(file_path)
sound = sound + gain
sound.export(file_path, format="wav")

綜上所述，Python 在語音處理方面表現出了極強的優勢，可見其在音頻分析、機器學習等領域的廣泛應用已經得到了證明。