我想创建一个可以检测音频文件中是否存在毛刺的模型。我阅读了有关音频预处理的内容，发现降采样可以帮助减小尺寸，这是进行预处理的必要步骤。
我已经使用librosa.load并将采样率从原始音频文件的44.1Khz更改为8Khz。我还读到，下采样会引起问题，因为我们可能会丢失数据。有没有一种方法可以确保实际数据（插值，别名）没有任何问题，并且可以将其作为模型输入。由于我正在训练该模型，因此数据需要接近完美。我已经尝试过librosa.resample（），但是不确定是否正在处理我的数据。
我正在寻找一些相同的python代码。或者，如果我在这里想念什么，请告诉我。基本上，我希望我的模型能运行得更快，因为加载数据需要太多时间。如果还有其他预处理技术，请告诉我。