分析代码path = '../input/' df_1 = pd.read_csv(path+'set_a.csv') df_1.head() data_dir = '../input/set_a' audio_files = glob(data_dir+'/*.wav') len(audio_files) audio, sfreq = lr.load(audio_files[0]) time = np.arange(0,len(audio))/sfreq fig, ax = plt.subplots() ax.plot(time,audio) audio, sfreq = lr.load(audio_files[1]) time = np.arange(0, len(audio))/sfreq plt.plot(time,audio) for file in range(0, len(audio_files),1): audio, sfreq = lr.load(audio_files[file]) fig,ax = plt.subplots() time = np.arange(0,len(audio))/sfreq ax.plot(time,audio) plt.show()

这段代码主要是读取一个包含音频文件路径的 CSV 文件，并使用 Librosa 库加载并可视化这些音频文件。具体来说：

- 第一行定义了文件路径。
- 第二行使用 pandas 库读取 CSV 文件，将其存储在 DataFrame 中，并使用 head() 方法显示 DataFrame 的前几行。
- 第三行定义了一个包含音频文件路径的变量。
- 第四行使用 glob() 方法获取指定目录下所有以 .wav 结尾的文件，并将它们存储在 audio_files 变量中。
- 第五行使用 librosa 库的 load() 方法加载 audio_files 变量中的第一个音频文件，并返回音频数据和采样频率。然后创建一个时间轴，并使用 matplotlib 库的 plot() 方法绘制音频数据与时间的图形。
- 第六行使用 librosa 库的 load() 方法加载 audio_files 变量中的第二个音频文件，并创建一个时间轴，并使用 matplotlib 库的 plot() 方法绘制音频数据与时间的图形。
- 第七行使用 for 循环遍历 audio_files 变量中的所有音频文件。对于每个音频文件，使用 librosa 库的 load() 方法加载音频数据和采样频率，并创建一个时间轴。然后使用 matplotlib 库的 plot() 方法绘制音频数据与时间的图形，并使用 show() 方法显示图形。