用途：分析音频文件，提取节奏、调性、频率内容与响度指标，并生成可视化图表和报告，适合音乐分析、播客质量检查与批量音频处理。
主要能力：BPM 与节拍检测（含置信度、节拍位置）；调性识别（根音与大小调、置信度）；频率分析（主频、频段能量、频谱质心与滚降）；响度指标（RMS、峰值、LUFS、动态范围、波峰因数）；可视化波形、频谱图、色谱图、节拍网格及组合仪表盘；结果可导出 JSON 报告、PNG/SVG 图表与文本摘要。
使用方式（Python）： from scripts.audio_analyzer import AudioAnalyzer analyzer = AudioAnalyzer("song.mp3") analyzer.analyze() results = analyzer.get_results() 可单独调用 analyze_tempo、analyze_key、analyze_loudness、analyze_frequency、analyze_dynamics，或 plot_waveform、plot_spectrogram、plot_chromagram、plot_beats、plot_dashboard，以及 save_report("analysis_report.json")。
命令行用法示例： python audio_analyzer.py --input song.mp3 --output-dir ./analysis/ python audio_analyzer.py --input song.mp3 --plot spectrogram --output spec.png python audio_analyzer.py --input-dir ./songs/ --output-dir ./reports/ 支持 --analyze（tempo、key、loudness、frequency、all）、--format（json、txt）、--sr（默认 22050）等参数。
适用场景：音乐曲目分析与 DJ 排序、播客响度标准检查、批量音频报告生成。
限制：调性检测对旋律内容效果更好，纯鼓/打击乐准确度较低；自由节奏或复杂拍号的 BPM 检测可能困难；小于 5 秒的片段准确度下降；LUFS 计算为简化版本，并非完整 ITU-R BS.1770-4。依赖 librosa、soundfile、matplotlib、numpy、scipy。