如何读取文件夹和子文件夹*.wav；以及用于输入训练模型的特征提取？

读取文件夹和子文件夹*.wav的方法可以通过编程语言来实现。以下是一个Python示例代码：

import os

def read_wav_files(folder_path):
    wav_files = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith(".wav"):
                wav_files.append(os.path.join(root, file))
    return wav_files

folder_path = "/path/to/folder"
wav_files = read_wav_files(folder_path)
print(wav_files)

这段代码使用了os.walk函数来遍历指定文件夹及其子文件夹中的所有文件，然后筛选出以.wav结尾的文件，并将它们的路径存储在一个列表中。

对于用于输入训练模型的特征提取，可以使用音频处理库来提取音频特征。以下是一个示例代码，使用Librosa库提取音频的Mel频谱特征：

import librosa

def extract_mel_spectrogram(file_path):
    audio, sr = librosa.load(file_path)
    mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(audio, sr=sr)
    return mel_spectrogram

file_path = "/path/to/wav_file.wav"
mel_spectrogram = extract_mel_spectrogram(file_path)
print(mel_spectrogram)

这段代码使用了Librosa库来加载音频文件，并提取其Mel频谱特征。Mel频谱特征是一种常用的音频特征，可以用于训练音频相关的模型。

以上是读取文件夹和子文件夹*.wav以及用于输入训练模型的特征提取的基本方法。根据具体需求，还可以使用其他音频处理库或特征提取方法来实现更复杂的功能。