python音频信号处理，首先 安装librosa模块

安装好librosa模块后，进行简单的音频读取操作，包括：

1. load 读取音频文件，返回音频数据与采样率

path：音频文件路径              sr：目标采样频率          mono=True：将信号转为单通道模式

offset=0.0：在0.0秒后开始读取音频      duration：仅读取duration长度的音频

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
data,fs= librosa.load('bluesky3.wav')#读取音频文件，data为数据，fs为采样频率
plt.plot(data)

2. to_mono 将音频转为单通道，返回单通道音频数据

3. resample 对数据进行重采样，返回重采样数据

y：音频数据            orig_sr：原始的采样率                 target_st：目标采样率

new_data=librosa.resample(data,fs,8000)#对数据进行重采样，将采样率从fs降为8000

4. get_duration 获取音频时长，返回时长，以秒为单位

y：音频数据           sr：y的采样频率                  S为y的短时傅里叶变换

n_fft：FFT变化的窗长                hop_length：S的列数

duration=librosa.get_duration(data)#获取数据点的时长，以秒为单位

5.autocorrelation计算信号的自相关函数

max_size：最大相关滞后，如果未指定的话，默认为y.shape

correlate=librosa.autocorrelate(data)

6. zero_crossings 计算信号的过零点，返回布尔值列表，true表示过零，false为不过零

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data,fs= librosa.load('bluesky3.wav')#读取音频文件，data为数据，fs为采样频率
guolinglv=librosa.zero_crossings(data)
np.vstack([data,guolinglv]).T
print(np.nonzero(guolinglv))

显示过零点的位置为：