1. soundfile 库的使用
soundfile库是一个Python库，主要用于读取和写入音频文件。它支持多种音频格式，包括WAV、AIFF、FLAC和OGG等。通过soundfile库，用户可以方便地将numpy数组存储到音频文件或者将音频文件加载到numpy数组中。此外，soundfile库还提供了一些函数，用于处理音频数据。它的使用简单且灵活，方便进行音频处理和分析的工作。
1.1 read 读文件
读取音频文件数据
python
import soundfile as sf
# wav numpy 型数据，sr是采样率
filename = "xx/xx.wav"
wav, sr = sf.read(filename, dtype='float64)可通过dtype将任意的音频文件数据格式转为float64,float32,int16,int32 的numpy型数据，其中float64,float32是归一化后的结果。dtype 默认值为float64。
1.2 write 保存文件
保存音频文件数据
python
# save_filename, 保存的音频文件路径，data保存的数据，samplerate是采样率
sf.wrtie(save_filename,data,samplerate)支持写入的数据也为float64,float32,int16,int32，并保存相应格式的数据
2. torchaudio 库的使用
torchaudio是PyTorch深度学习框架的一部分，主要用于处理和分析音频数据。它提供了丰富的音频信号处理工具、特征提取功能以及与深度学习模型结合的接口，使得在PyTorch中进行音频相关的机器学习和深度学习任务变得更加便捷。通过使用torchaudio，开发者能够轻松地将音频数据转换为适合深度学习模型输入的形式，并利用PyTorch的高效张量运算和自动梯度功能进行训练和推理。此外，torchaudio还支持多声道音频处理和GPU加速，以满足不同应用场景的需求。
2.1 load 读文件
加载音频文件数据
python
import torchaudio
file_path = "xx/xx.wav"
waveform, sr = torchaudio.load(file_path, normalize=True)主要说明：
可以读取float32, int16, int32类型数据，返回的是torch.tensor类型的数据；
normalize=True时，返回的数据是归一化到(-1,1)的float32数据；
normalize=False时，返回的是float32、int16或者int32数据，具体需要看file_path本身是什么类型的音频数据；
normalize默认值为True。
2.2 save 保存文件
保存音频数据到文件
python
# out_path, 保存的音频文件路径，waveform保存的数据，sr是采样率
torchaudio.save(out_path, waveform, sr)根据waveform的格式自动保存为float32、int16或者int32
3. from scipy.io import wavfile 库的使用
scipy.io.wavfile库是SciPy科学计算库中的一个模块，主要用于读取和写入WAV格式的音频文件。该库提供了函数用于将音频数据存储为WAV文件或者将WAV文件加载为numpy数组，方便进行音频数据的处理和分析。用户可以使用scipy.io.wavfile库来读取音频文件的采样率和数据，以及将音频数据写入WAV文件。此外，该库还提供了一些函数用于处理音频数据，如获取音频数据的声道数、比特深度等信息。通过scipy.io.wavfile库，用户可以方便地进行音频文件的读写操作，并结合其他Python库进行音频数据处理和分析。
3.1 read 读文件
python
from scipy.io import wavfile
file_name = "xx/xx.wav"
sr, wav_data = wavfile.read(file_name)返回的是float32、int16、int32型numpy数据，具体格式根据file_name文件的音频格式
3.2 save 保存文件
python
# filename, 保存的音频文件路径，wav_data保存的数据，sr是采样率
wavfile.wrtie(filename, sr, wav_data)根据wav_data的格式自动保存为float32、int16或者int32。
注：以上float32、float64数据是归一化后的结果，与其他转换为int16 / 2 ** 15，int32 / 2 ** 31