关键在于精准提取音频特征和稳定预处理；需统一采样率（推荐16kHz）、分帧加窗（如n_fft=2048、hop_length=1024）以保障模型效果。
Python实现音频分类模型，关键不在模型多复杂，而在于音频特征怎么提得准、预处理做得稳。跳过这步直接上深度学习，效果往往差一截。
不同音频文件采样率可能差异很大（如8kHz、16kHz、44.1kHz），模型输入必须一致。用librosa最方便：
audio, sr = librosa.load(path, sr=16000)
音频是长序列，需切分为短时平稳片段（通常20–40ms），再加汉宁窗抑制频谱泄漏：
librosa.stft(audio, n_fft=2048, hop_length=1024)
不用从头算MFCC或梅尔谱——librosa封装成熟，重点是选对参数：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=16000, n_mfcc=13, n_mels=40)
librosa.feature.melspectrogram(y=audio, sr=16000, n_mels=128)，再转dB：librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max)
librosa.feature一键提取特征矩阵维度要匹配模型输入要求，常见处理包括：
mel_spec = np.expand_dims(mel_spec, axis=0)（CHW格式）基本上就这些。特征处理不复杂但容易忽略细节，真正拉开效果差距的，往往是采样率是否统一、加窗是否合理、归一化是否按维度而非全局做。跑通流程后，再换模型、调超参才有意义。
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