要计算.wav文件的频谱特性，您可以使用Python中的科学计算库，如NumPy和SciPy。以下是一个示例代码，演示如何读取.wav文件并计算其频谱：

import numpy as np
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取.wav文件
sample_rate, data = wavfile.read('audio.wav')

# 计算音频数据的快速傅里叶变换（FFT）
fft = np.fft.fft(data)

# 计算频谱
spectrum = np.abs(fft)

# 创建频谱的频率轴
freq_axis = np.fft.fftfreq(len(data), 1/sample_rate)

# 绘制频谱图
plt.plot(freq_axis[:len(data)//2], spectrum[:len(data)//2])
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Spectrum')
plt.show()

请确保您已经安装了NumPy、SciPy和matplotlib库。在上述示例中，我们首先使用wavfile.read()函数从.wav文件中读取采样率和音频数据。然后，我们对音频数据进行快速傅里叶变换（FFT），并使用np.abs()函数计算频谱的幅度。最后，我们创建频谱的频率轴，并使用matplotlib库绘制频谱图。

请将代码中的'audio.wav'替换为您要分析的.wav文件的路径。运行代码后，您将看到.wav文件的频谱图。