格式化音频bin文件大小生成为5分钟的npy文件

很抱歉，作为AI语言模型，我没有办法直接执行文件操作。但是，你可以使用Python语言来处理音频文件。

下面是一些可能有用的Python代码片段：

import numpy as np
import wave

# 打开音频文件
wav_file = wave.open("audio.bin", 'rb')

# 获取音频参数
sample_rate = wav_file.getframerate()

# 读取所有音频信号
signal = wav_file.readframes(-1)

# 将二进制数据转换为NumPy数组
signal = np.frombuffer(signal, dtype=np.int16)

# 关闭文件
wav_file.close()

# 将信号重新分为5分钟的片段
num_samples_per_segment = 5*60*sample_rate  # n个采样点表示5分钟
num_segments = len(signal)//num_samples_per_segment
signal = signal[:num_segments*num_samples_per_segment]  # 丢弃不全的采样点
signal = signal.reshape(num_segments, num_samples_per_segment)  # 将信号分割为5分钟的片段

# 将信号保存为npy文件
np.save("audio.npy", signal)

代码解释：

1. 首先，我们导入了Numpy和Wave库；
2. 然后，我们打开输入音频文件“audio.bin”，使用wave库的“getframerate()”函数获取采样率；
3. 接着，我们使用wave库的“readframes()”函数读取所有的音频信号，并用Numpy的“frombuffer()”函数将其转换为NumPy数组；
4. 关闭文件；
5. 现在我们计算出每个5分钟的音频片段应该有多少个采样点，以及有多少个5分钟的片段，然后使用NumPy的“reshape()”函数将NumPy数组分割成相应的片段；
6. 最后，我们使用NumPy的“save()”函数将分割后的音频数据写入npy文件中。

执行该脚本，将得到一个名为“audio.npy”的Numpy文件，你可以使用Numpy库的load()函数来读取该文件并处理这些5分钟的信号片段。