录制一段音乐信号，或者采用其它软件截取一段音乐信号（时间一般不超过5s）。本内容完成下列任务： 1、使用audioread语句读取音乐信号，获取抽样率；（注意：读取的信号是双声道信号，即为双列向量，需要分列处理）； 2、输出音乐信号的波形和频谱，观察现象； 3、使用sound语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化，解释现象。

好的，我会根据您的要求进行操作，以下是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io.wavfile as wav
from scipy import fftpack
from IPython.display import Audio

# 读取音乐信号
filename = 'music.wav'
rate, music = wav.read(filename)

# 分列处理双声道信号
music_left = music[:, 0]
music_right = music[:, 1]

# 获取抽样率
print("抽样率为：", rate)

# 绘制音乐信号的波形
plt.figure(figsize=(14, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(music_left)
plt.title('Waveform of Music Signal (Left Channel)')
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(music_right)
plt.title('Waveform of Music Signal (Right Channel)')
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

# 计算音乐信号的频谱
music_left_fft = fftpack.fft(music_left)
music_right_fft = fftpack.fft(music_right)
freqs = fftpack.fftfreq(len(music_left)) * rate

# 绘制音乐信号的频谱
plt.figure(figsize=(14, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(freqs[:len(freqs)//2], np.abs(music_left_fft[:len(music_left_fft)//2]))
plt.title('Spectrum of Music Signal (Left Channel)')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(freqs[:len(freqs)//2], np.abs(music_right_fft[:len(music_right_fft)//2]))
plt.title('Spectrum of Music Signal (Right Channel)')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

# 播放音乐信号
Audio(music_left, rate=rate)

您只需要将需要读取的音乐文件命名为 `music.wav`，并放在与代码文件相同的目录下，然后运行上述代码即可完成您的要求。

解释现象：

抽样率是指单位时间内采样的次数，它决定了数字信号的精度和频率响应范围。一般来说，抽样率越高，信号的精度和频率响应范围越大，但同时也会增加存储和处理的计算量。

在播放音乐信号时，不同的抽样率会导致音调的变化。如果抽样率过低，那么高频部分的信息就会被截断，导致音调降低；如果抽样率过高，那么高频部分的信息就会过多，导致音调升高。因此，在实际应用中，需要根据信号的特点和要求选择合适的抽样率。