根据环境声分类ESC-50数据集用Python分类，要求高准确性，给我全部代码，不能用from ESC50_dataset_loader import load_data

在Python中，使用ESC-50数据集进行音频环境声分类通常会涉及预处理、特征提取和模型训练。以下是一个简单的例子，我们将使用librosa库对音频文件进行基本的特征提取（如梅尔频率倒谱系数，MFCCs），然后使用scikit-learn中的支持向量机(SVM)作为分类器。由于你提到不能直接导入`load_data`函数，我们手动下载并加载数据。请注意，这个示例假设你已经安装了必要的库。

首先，确保安装了以下库：

pip install librosa numpy pandas scikit-learn

现在我们可以开始编写代码：

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import librosa
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 下载ESC-50数据集 (假设数据已下载并存放在data/esc50/)
# 数据集链接：https://github.com/karolpiczak/ESC-50
data_path = 'data/esc50/'

def load_esc50_labels(data_path):
    labels_df = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'meta.csv'))
    return labels_df['environment']

def extract_features(file_path, sr=44100, n_mfcc=40):
    audio, _ = librosa.load(file_path, sr=sr)
    mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=sr, n_mfcc=n_mfcc)
    return mfccs

def load_data_and_split(data_path):
    label_files = [os.path.join(data_path, x) for x in os.listdir(data_path) if x.endswith('.wav')]
    
    # 提取特征和标签
    features = []
    labels = []
    for file in label_files:
        feature = extract_features(file)
        label = load_esc50_labels(data_path)[file.split('/')[-1].split('.')[0]]
        features.append(feature)
        labels.append(label)

    features_array = np.array(features)
    labels_array = np.array(labels)

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features_array, labels_array, test_size=0.2, random_state=42)
    
    scaler = StandardScaler()
    X_train = scaler.fit_transform(X_train)
    X_test = scaler.transform(X_test)

    return X_train, X_test, y_train, y_test

# 加载数据并分割
X_train, X_test, y_train, y_test = load_data_and_split(data_path)

# 训练SVM模型
model = SVC(kernel='linear', C=1.0)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy*100:.2f}%")

# 相关问题--
1. 使用其他分类器如何替换SVM？
2. 如果需要调整超参数，应该如何操作？
3. 数据增强在ESC-50数据上能提升多少性能？

注意：这个代码片段只提供了一个基础框架，实际使用时你可能需要根据实际的ESC-50数据目录结构进行修改，并可能需要进行更细致的数据预处理步骤，比如噪声去除、特征选择等。