python傅里叶音频变化、

傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的技术，它可以将音频信号从时域转换为频域分量。在Python中，有许多库可以用来实现傅里叶变换，其中最常用的是NumPy库和SciPy库。

首先，需要导入NumPy和SciPy库：

import numpy as np
from scipy.fft import fft, fftfreq

接下来，需要读取音频文件并将其转换为NumPy数组：

from scipy.io import wavfile

sampling_freq, audio = wavfile.read('audio_file.wav')

`wavfile.read` 函数返回采样率和音频数据。在这里，将采样率存储在变量 `sampling_freq` 中，将音频数据存储在变量 `audio` 中。

然后，需要对音频数据进行傅里叶变换：

fft_signal = fft(audio)

这将返回一个包含频率分量的复数数组。接下来，需要计算每个频率分量的频率：

freqs = fftfreq(len(audio)) * sampling_freq

`fftfreq` 函数返回一个包含傅里叶变换的所有频率分量的数组。将其乘以采样率即可得到每个频率分量的频率。

最后，可以绘制音频信号在频域上的幅度谱：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(freqs, np.abs(fft_signal))
plt.show()

这将显示一个包含音频信号在频域上的幅度谱的图形。