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。
torchaudio.load读取音频文件：
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。
torchaudio.save保存音频文件
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