我想设计一个神经网络，训练后将 .mp3 文件作为输入，然后根据训练，以 1-10 的等级来决定音乐的好坏。但为此，我需要将音频文件转换为波长、频率、振幅和定义音乐所需的所有其他参数的数组，然后使用这些数组作为神经网络的输入。我应该如何解决这个问题？
如果您将 .mp3 文件转换为 .wav，您可以执行以下操作：
from scipy.io import wavfile as wav
from scipy.fftpack import fft
import numpy as np
rate, data = wav.read('music.wav')
fft_out = fft(data)
From http://www.dummies.com/programming/python/performing-a-fast-fourier-transform-fft-on-a-sound-file/ http://www.dummies.com/programming/python/performing-a-fast-fourier-transform-fft-on-a-sound-file/
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