使用TensorFlow和Librosa解锁音频中的情感：音频情感分析深度解析

在人工智能和机器学习领域，音频情感分析已成为关键应用，使开发人员能够评估音频记录（如语音、音乐或语音助手）的情感基调。这种强大功能可应用于多个领域，包括客户服务、情感分析和音乐推荐系统。

要开始这段迷人的旅程，我们将利用TensorFlow和Librosa的强大组合，这两个库分别是深度学习和音频处理领域最受欢迎的库之一。以下是入门指南：

使用Librosa加载音频文件

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import librosa
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载音频文件
audio, sr = librosa.load('audio_file.wav')

加载音频文件后，我们将提取梅尔频率倒谱系数（MFCC），这是一种广泛使用的…