用python为音频设计巴特沃斯低通滤波器

好的，为音频设计巴特沃斯低通滤波器，可以使用Python中的信号处理模块`scipy.signal`来实现。以下是示例代码：

import numpy as np
from scipy.signal import butter, filtfilt
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile

# 读取音频文件
sample_rate, audio = wavfile.read('audio.wav')

# 设计巴特沃斯低通滤波器
cutoff_freq = 5000  # 截止频率
nyquist_freq = 0.5 * sample_rate
cutoff = cutoff_freq / nyquist_freq
order = 4  # 滤波器阶数
b, a = butter(order, cutoff, btype='low')

# 应用滤波器
filtered_audio = filtfilt(b, a, audio)

# 绘制滤波前后的频谱
freq, original_spec = plt.magnitude_spectrum(audio, Fs=sample_rate)
freq, filtered_spec = plt.magnitude_spectrum(filtered_audio, Fs=sample_rate)
plt.plot(freq, original_spec, 'r', label='Original')
plt.plot(freq, filtered_spec, 'g', label='Filtered')
plt.legend()

# 保存滤波后的音频文件
wavfile.write('filtered_audio.wav', sample_rate, filtered_audio)

这段代码首先使用`wavfile.read()`函数读取音频文件，然后使用`butter()`函数设计巴特沃斯低通滤波器，接着使用`filtfilt()`函数应用滤波器，最后使用`wavfile.write()`函数保存滤波后的音频文件。

注意，如果要使用这段代码，请确保已安装`scipy`和`matplotlib`模块。