本文介绍了音频处理的基础知识，包括信号类型、幅度包络、有效值、过零率和傅里叶变换等，详细讲解了如何使用Python进行音频分析，如振幅包络的构建、RMS的计算、过零率的确定以及傅里叶变换和频谱图的绘制。此外，还探讨了梅尔谱图和MFCC在机器学习中的应用。
一、音频处理基础
音频处理是指使用各种技术和算法对音频信号进行操作和修改。 它涉及对音频数据应用数字信号处理 (DSP) 方法，以增强、修改或分析声音。音频处理广泛应用于各种应用中，包括音乐制作、电信、语音识别、音频压缩等。
1、信号类型
连续信号：连续信号或连续时间信号是变化的量（信号），其域（通常是时间）是连续体（例如，实数区间）
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