首先，我们需要 import 几个工具包，一个是 python 标准库中的 wave 模块，用于音频处理操作，另外两个是 numpy 和 matplot，提供数据处理函数
一：读取本地音频数据
处理音频第一步是需要从让计算机“听到”声音，这里我们使用 python 标准库中自带的 wave模块进行音频参数的获取。
（1） 导入 wave 模块
（2） 使用 wave 中的函数 open 打开音频文件，wave.open(file,mode)函数带有两个参数， 第一个 file 是所需要打开的文件名及路径，使用字符串表示；第二个 mode 是打开的模式，也是用字符串表示 （’rb’或’wb’）
（3） 打开音频后使用 getparams() 获取音频基本的相关参数（nchannels:声道数，sampwidth:量化位数或量化深度，framerate:采样频率，nframes:采样点数）
driver.find_element_by_xpath('//*[@id="zpNav"]/em/a[1]').click()
sleep(2)
driver.find_element_by_xpath('//*[@id="keyword1"]').send_keys('互联网')
# 导入 wave 模块
import wave
# 用于绘制波形图
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于计算波形数据
import numpy as np
# 用于系统处理，如读取本地音频文件
import os
# 打开WAV文档
f = wave.open(r"2.wav", 'rb')
# 读取格式信息
params = f.getparams()
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
print(framerate)二：读取单通道音频，并绘制波形图（常见音频为左右2个声道）
（1） 通过第一步，可以继续读取音频数据本身，保存为字符串格式
readframes：读取声音数据，传递一个参数指定需要读取的长度（以取样点为单位），readframes返回的是二进制数据（一大堆bytes)，在Python中用字符串表示二进制数据。
strData = f.readframes(nframes)
（2） 如果需要绘制波形图，则需要将字符串格式的音频数据转化为 int 类型
frombuffer：
根据声道数和量化单位，将读取的二进制数据转换为一个可以计算的数组。
通过frombuffer函数将二进制转换为整型数组，通过其参数dtype指定转换后的数据格式。
waveData=np.frombuffer(strData,dtype=np.int16)
此处需要使用到 numpy 进行数据格式的转化
（3） 将幅值归一化
把数据变成（０，１）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。
waveData=waveData*1.0/(max(abs(waveData)))
这一步去掉也可画出波形图，可以尝试不用此步，找出波形图的不同
（4） 绘制图像
通过取样点数和取样频率计算出取样的时间：
time = np.arange(0,nframes)*(1.0/framerate)
import wave
# 导入 wave 模块
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制波形图
import numpy as np
# 用于计算波形数据
import os
# 用于系统处理，如读取本地音频文件
f = wave.open(r"di.wav", 'rb')
params = f.getparams()
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
print(framerate)
# 读取波形数据
strData = f.readframes(nframes)
# 将字符串转换为16位整数
waveData = np.frombuffer(strData, dtype=np.int16)
# 幅值归一化
waveData = waveData * 1.0 / (max(abs(waveData)))
# 计算音频的时间
time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate)
plt.plot(time, waveData)
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.title("Single channel wavedata")
plt.show()效果图