AI音频开发流程包括以下步骤：

音频数据收集：根据需求收集大量音频数据，用于训练AI模型。

数据预处理：对音频数据进行清洗、标注和格式化，以便后续模型训练和分析。

特征提取：利用信号处理和机器学习技术，提取有用特征，如MFCC、短时能量等，用于模型训练。

模型训练：选择合适的算法训练AI音频模型，并调整参数以提高性能。

模型评估：使用测试数据评估模型，根据评估结果调优，提高性能。

部署与应用：将训练好的模型部署到实际应用场景，如语音识别、音乐推荐等，确保稳定性和实时性。

在开发过程中，需选择合适的开发环境和工具，遵循处理规范，进行充分测试和调试，不断优化和改进模型。需注意，实际开发可能根据项目需求调整流程。