啊帮我写一段 在Python中，可以使用Librosa库来预处理音频数据以便用于CNN模型训练。具体的预处理步骤包括：加载音频文件、将音频文件转换为时频图、对时频图进行归一化处理、将归一化后的时频图作为CNN模型的输入。的代码

当然可以，以下是一段可以使用Librosa库来预处理音频数据以便用于CNN模型训练的Python代码：

import librosa
import numpy as np

def preprocess_audio(audio_path, sr=22050, n_fft=2048, hop_length=512, n_mels=128):
    # Load audio file
    y, sr = librosa.load(audio_path, sr=sr)

    # Convert audio to mel spectrogram
    S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, n_mels=n_mels)

    # Convert mel spectrogram to log mel spectrogram
    log_S = librosa.power_to_db(S, ref=np.max)

    # Normalize log mel spectrogram
    norm_S = (log_S - np.mean(log_S)) / np.std(log_S)

    # Expand dimensions to fit CNN input shape
    input_data = np.expand_dims(norm_S, axis=2)

    return input_data

这段代码可以加载音频文件，将音频文件转换为时频图，对时频图进行归一化处理，并将归一化后的时频图作为CNN模型的输入。