音频相关用例如何自动化跑起来

音频处理的自动化可以通过编写脚本来实现。以下是一个使用 Python 和 librosa 库实现音频自动化处理的示例：

1. 首先，安装 librosa 库。可以通过 pip 命令进行安装：

pip install librosa

2. 编写脚本

以下是一个 Python 脚本的示例，用于读取一个 WAV 文件，计算其音频特征，并将特征保存为 CSV 文件：

import librosa
import csv

# 读取 WAV 文件
audio_path = 'example.wav'
samples, sample_rate = librosa.load(audio_path, sr=None, mono=True, offset=0.0, duration=None)

# 计算音频特征
chroma_stft = librosa.feature.chroma_stft(y=samples, sr=sample_rate)
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=samples, sr=sample_rate)
spectral_contrast = librosa.feature.spectral_contrast(y=samples, sr=sample_rate)

# 将特征保存为 CSV 文件
with open('example_features.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['Chroma STFT'] + chroma_stft.tolist())
    writer.writerow(['MFCC'] + mfcc.tolist())
    writer.writerow(['Spectral Contrast'] + spectral_contrast.tolist())

在这个例子中，我们使用 librosa 库读取 WAV 文件，计算其三种音频特征（色度频率、梅尔频率倒谱系数和谱对比度），然后将特征保存为 CSV 文件。在保存 CSV 文件时，我们使用 Python 的 csv 模块将特征写入文件。

3. 运行脚本

在命令行中，切换到脚本所在的目录，运行以下命令：

python audio_processing.py

这将运行脚本，并生成一个名为 example_features.csv 的 CSV 文件，其中包含了读取的 WAV 文件的音频特征。