Python是一種強大的編程語言，可用于生成音頻，并進行頻率響應分析。頻率響應是指系統對不同頻率輸入信號的反應。在音頻處理中，頻率響應通常用于解決音頻系統的問題，比如消除噪聲和濾波。

Python有許多音頻處理庫，例如SciPy和pyaudio。這些庫可以用于生成輸入信號，例如音頻文件或白噪聲，并分析輸出的頻率響應。樣本代碼如下：

import scipy.signal as signal
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定義系統函數
num = [1, -1.8, 0.81]
den = [1, -0.1]
# 繪制幅頻響應
w, h = signal.freqz(num, den)
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_title('Digital filter frequency response')
ax1.plot(w, 20 * np.log10(abs(h)), 'b')
ax1.set_ylabel('Amplitude [dB]', color='b')
ax1.set_xlabel('Frequency [rad/sample]')
# 繪制相位響應
ax2 = ax1.twinx()
angles = np.unwrap(np.angle(h))
ax2.plot(w, angles, 'g')
ax2.set_ylabel('Angle (radians)', color='g')
ax2.grid()
ax2.axis('tight')
plt.show()

上述代碼中，定義了一個系統函數num和den。這個系統函數上傳到freqz函數中，以獲取它的頻率響應。freqz輸出數字濾波器的幅度和相位響應，兩者都被繪制出來。

在上述代碼的輸出中，幅頻響應顯示的是濾波器在不同頻率上的增益。對于這個例子，增益從0Hz開始線性地增加，達到最大值，并在接近樣本頻率的地方達到0dB。相位響應顯示的是濾波器的頻率延遲。對于這個例子，相位延遲從0開始，隨著頻率的增加而線性增加。

Python的頻率響應分析為音頻處理提供了許多有用的工具。使用Python，用戶可以輕松地生成輸入信號，并分析輸出的頻率響應。有關Python音頻處理的更多信息，請參閱SciPy和pyaudio的API文檔。