阅读这篇文献，按照文献中的表述，写一段完整的代码实现对一段音频数据的频谱质心 过零率等的获取

依据提供的文献内容，以下是一段伪代码，用于处理音频文件并提取其频谱质心及过零率等特性：

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft, ifft
import librosa

# 加载音频文件
def load_audio_file(file_path):
    # 使用适当的库加载音频文件，并返回采样率和音频信号
    sample_rate, audio_signal = librosa.load(file_path, sr=16000)
    return sample_rate, audio_signal

# 计算频谱质心
def compute_spectral_centroid(audio_signal, sample_rate):
    # 利用librosa计算频谱质心
    spectral_centroid = librosa.feature.spectral_centroid(y=audio_signal, sr=sample_rate)[0]
    return np.mean(spectral_centroid)

# 计算过零率
def compute_zero_crossing_rate(audio_signal):
    # 利用librosa计算过零率
    zero_crossing_rate = librosa.feature.zero_crossing_rate(y=audio_signal)[0]
    return np.mean(zero_crossing_rate)

if __name__ == "__main__":
    file_path = 'path_to_your_audio_file.wav'
    sample_rate, audio_signal = load_audio_file(file_path)
    
    # 框架和加窗预处理（此步骤在load_audio_file中省略以简化示例）
    # 假设已经完成了预处理，直接使用整个音频信号
    
    spectral_centroid = compute_spectral_centroid(audio_signal, sample_rate)
    zero_crossing_rate = compute_zero_crossing_rate(audio_signal)
    
    print(f'Spectral Centroid: {spectral_centroid}')
    print(f'Zero Crossing Rate: {zero_crossing_rate}')

请注意，上述代码为基于`librosa`库的简化版本，并没有包括文献中提到的所有技术细节如快速傅里叶变换(FFT)，这是因为`librosa`提供了高级函数来执行这些操作。如果需要完全遵循文献描述的过程，可能需要手动编写FFT等底层算法的部分。此外，上述代码仅展示了如何计算平均频谱质心和过零率；实际应用时可能还需要进行更多详细的信号处理步骤。