在Haskell中使用Python库进行音频处理

在Haskell中使用Python库进行音频处理可能需要使用外部Python解释器的功能。下面是一个使用Haskell与Python库进行音频处理的示例，其中使用了Python库librosa来进行音频特征提取。

首先，确保已经安装了Python库librosa，可以通过在命令行中运行以下命令来安装它：

pip install librosa

接下来，我们将创建一个名为AudioProcessing.hs的Haskell文件，代码示例如下：

{-# LANGUAGE OverloadedStrings #-}
module Main where

import System.Process.Typed ( runProcess_ )
import System.IO ( hPutStrLn, hClose )
import System.IO.Temp ( withSystemTempDirectory )
import System.FilePath ( (</>) )
import System.Directory ( copyFile )

main :: IO ()
main = do
    -- 创建一个临时目录，生成Python脚本和音频文件
    withSystemTempDirectory "audio_processing" $ \tempDir -> do
        -- 将Python脚本复制到临时目录中
        copyFile "audio_processing.py" (tempDir </> "audio_processing.py")
        
        -- 将音频文件复制到临时目录中（这里假设有一个名为"input.wav"的音频文件）
        copyFile "input.wav" (tempDir </> "input.wav")
        
        -- 在临时目录中运行Python脚本
        runProcess_ "python" ["audio_processing.py"] (Just tempDir)
        
        putStrLn "音频处理完成！"

上述代码中，我们使用了system-process库中的runProcess_函数来运行外部Python脚本，并确保了运行时的工作目录为临时目录。此外，我们还使用了System.IO.Temp模块中的withSystemTempDirectory函数来创建一个临时目录，并将Python脚本文件以及音频文件复制到该目录中。

接下来，我们创建一个名为audio_processing.py的Python脚本，用于实际进行音频处理。下面是一个简单的示例，使用librosa库提取音频文件的特征：

import librosa

# 加载音频文件
audio_file = "input.wav"
audio, sample_rate = librosa.load(audio_file)
    
# 提取音频特征
mfcc = librosa.feature.mfcc(audio, sr=sample_rate)

# 保存特征数据到文件
output_file = "output.txt"
with open(output_file, "w") as f:
    for row in mfcc:
        f.write(" ".join(str(x) for x in row) + "
")

上述Python脚本中，我们使用了librosa库的load函数加载音频文件，并且使用feature.mfcc函数提取音频的MFCC特征。最后，我们将特征数据保存到一个文本文件中。

完成以上步骤后，运行Haskell代码AudioProcessing.hs，它会创建临时目录并将Python脚本和音频文件复制到该目录中。然后，在临时目录中运行Python脚本，进行音频处理。处理完成后，控制台会输出"音频处理完成！"的提示。

处理结果将保存在临时目录中的output.txt文件中。

这只是一个简单的示例，演示了如何在Haskell中使用Python库进行音频处理。你可以根据自己的需求修改和扩展以上代码。