音频分析是一项重要的任务，可以应用于语音识别、音乐分类、情感分析等领域

音频分析是一项重要的任务，可以应用于语音识别、音乐分类、情感分析等领域。机器学习和深度学习是实现音频分析的强大工具，它们可以自动从音频数据中学习特征，并进行分类、回归等任务。本文将介绍如何在音频分析中应用机器学习和深度学习，并提供相应的源代码。

一、特征提取
在音频分析中，首先需要从原始音频数据中提取特征，以便让机器学习和深度学习模型能够理解和处理。常用的音频特征包括时域特征和频域特征。

1. 时域特征
   时域特征是根据音频的时间信息提取的特征。其中一个常用的时域特征是时域图形，可以通过绘制音频信号的波形来表示。另一个常用的时域特征是音频信号的时域统计特征，例如均值、方差、时域分布等。这些特征可以通过使用Python中的音频处理库（如Librosa）来提取。

以下是一个示例代码，用于提取音频信号的时域图形和时域统计特征：

import librosa
import numpy as np

# 读取音频文件
audio_path = 'audio.wav'
y, sr