Python是一種廣泛使用的編程語言，可以用于各種計算，分析和建模任務。在信號處理領域，Python提供了許多工具和函數庫，使其非常適合計算和分析各種類型的信號。

一個常用的信號處理任務是計算信號的短時平均能量。這是一種將信號分為多個子段并計算每個子段能量的技術。Python提供了很多實用的工具和庫，可以輕松地計算短時平均能量。

import numpy as np
import librosa
# 讀取音頻文件的信號
filename = 'audio.wav'
signal, sr = librosa.load(filename)
# 定義窗口大小和移動時間
window_size = 512
hop_length = 256
# 計算能量譜
energy = np.square(librosa.stft(signal, n_fft=window_size, hop_length=hop_length))
energy_mean = np.mean(energy, axis=0)
# 輸出結果
print('短時平均能量：', energy_mean)

以上代碼演示了如何使用Python和Librosa庫計算音頻文件的短時平均能量。首先，我們使用Librosa庫讀取信號并定義窗口大小及移動時間。然后，計算信號的能量譜并取每個子段的平均值。最后，我們打印結果。

總之，Python是一種非常適合信號處理的編程語言，提供了許多實用的工具和庫。使用Python和Librosa庫，我們可以輕松地計算音頻文件的短時平均能量。這個技術可以應用于各種領域，例如音頻處理，語音識別和許多其他信號處理任務。