编写音频分析脚本通常涉及以下步骤：
安装必要的库
Librosa：用于音频处理和特征提取。
NumPy：用于数值计算。
Matplotlib：用于数据可视化。
FFmpeg：用于处理音频文件（如果需要）。
加载音频文件
使用Librosa的`load`函数加载音频文件，获取音频信号和采样率。
提取音频特征
MFCC（Mel频率倒谱系数）：提取音频的MFCC特征，这是音频分析中常用的特征之一。
频谱图：通过快速傅里叶变换（FFT）将音频信号转换为频域信号，并绘制频谱图。
音高和音量：提取音频的音高和音量信息。
数据可视化
使用Matplotlib绘制音频波形、频谱图等。
音频处理
可以对音频信号进行滤波、降噪等处理。
保存分析结果
将分析结果保存为文件或进行进一步处理。
```python
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
加载音频文件
audio_path = 'audio_file.wav'
y, sr = librosa.load（audio_path）
提取音频的MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc（y=y, sr=sr）
绘制MFCC特征
plt.figure（figsize=（10, 4））
librosa.display.specshow（mfccs, x_axis='time'）
plt.colorbar（）
plt.title（'MFCC'）
plt.tight_layout（）
plt.show（）
绘制音频波形
plt.figure（figsize=（14, 5））
plt.plot（y）
plt.title（'音频波形'）
plt.xlabel（'采样点'）
plt.ylabel（'振幅'）
plt.show（）
提取频谱特征
D = librosa.stft（y）
S_db = librosa.amplitude_to_db（np.abs（D）, ref=np.max）
plt.figure（figsize=（14, 5））
librosa.display.specshow（S_db）
plt.colorbar（）
plt.show（）
```
这个脚本首先加载了一个音频文件，并提取了音频的MFCC特征、音频波形和频谱特征，然后分别绘制了这些特征图。你可以根据需要修改脚本，添加更多的音频分析功能。
建议
确保你已经安装了所有必要的库，以便顺利进行音频分析。
根据具体需求选择合适的音频分析特征和方法。
实验不同的参数设置，以获得最佳的音频分析效果。