来源B站，但是代码微改，更好理解。
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import math

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
"""
幅值包络Amplitude Envelope
寻找每一帧中的幅值最大值，将每一帧中幅值最大值连起来就是幅值包络
提取第t帧的AE值，k采样点数，t是帧序列数，K为每一帧的帧长，采样点k在{t*K,(t+1)*K-1}之间

分帧：将信号根据时间尺寸进行分割，每一段的长度为帧长frame_length，帧的个数为frame_num,则信号的总采样点数为frame_length*frame_num
hop_length：帧移，相邻两帧的采样点之间的间隔，即相邻两帧的起始点的距离

分帧重叠：为了让信号更加平滑，相邻两帧之间会有重叠部分

分帧不补0：只取长度完整的帧，不补0，总样本数为N，则帧的个数为frame_num=math.floor [ (N-frame_length) / hop_length ] +1
分帧补0：如果总样本N%hop_length!=0，则需要补0的帧数为frame_length-N%hop_length
        总帧数为math.floor [N/hop_length]  +1
        如果总样本N%hop_length=0
        则总帧数为math.floor [N%hop_length]
（补0可以看成每次仅移动hop_length个点且和下一个点没有交集，+1是因为补0还可以形成一帧）

绘制图像
红色代表幅值包络，蓝色是音频信号
"""

# 1 加载信号
wave_path = "audio01-happy-birthday-to-you.wav"
waveform,sample_rate = librosa.load(wave_path,sr=None)
# print(len(waveform))

# 2 定义AE函数，去信号每一帧中幅值最值为该帧的包络
def Calc_Amplitude_Envelope(waveform, frame_length, hop_length):
    if len(waveform.shape) % hop_length != 0:
        frame_num = math.floor(len(waveform)/hop_length)+1
        print("frame_num",frame_num)
        pad_num = frame_length - len(waveform)%hop_length
        print("pad_num",pad_num)
        waveform = np.pad(waveform,(0,pad_num),mode="constant")
    frame_num = math.floor(len(waveform)/hop_length)
    print(frame_num)
    waveform_ae = []
    for t in range (frame_num):
        current_frame = waveform[t*(frame_length-hop_length):t*(frame_length-hop_length)+frame_length]
        current_ae = max(current_frame)
        waveform_ae.append(current_ae)
    return np.array(waveform_ae)
# 3 设置参数
frame_length = 1024
hop_size = int(frame_length//2)
# 幅值包络的信息
wa_ae = Calc_Amplitude_Envelope(waveform,frame_length,hop_size)
# 4 绘制信息
frame_scale = np.arange(0,len(wa_ae))
time_scale = librosa.frames_to_time(frame_scale,hop_length=hop_size)
plt.figure(figsize=(20,10))
librosa.display.waveshow(waveform)
plt.plot(time_scale, wa_ae,color="r")
plt.title("Amplitude Envelope")
plt.show()