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音频质量分析可以使用多个指标来评估，并且可以生成多种图表来可视化这些指标。以下是一个使用matplotlib和numpy库来分析音频质量并生成图表的简单示例。

这个示例将会计算以下几个指标：

音频时长

音频采样率

音频通道数

音频最大幅度

音频响度

音频过零率

并且将会生成以下图表：

音频时域图

音频频谱图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import wave

def analyze_audio_and_plot(file_path):
    # 打开音频文件
    with wave.open(file_path, 'rb') as wf:
        n_channels = wf.getnchannels()
        sampwidth = wf.getsampwidth()
        framerate = wf.getframerate()
        n_frames = wf.getnframes()
        duration = n_frames / framerate
        
        # 读取音频数据
        wf.rewind()
        buffer = wf.readframes(n_frames)
        data = np.frombuffer(buffer, dtype=np.int16)
        
        # 计算音频最大幅度
        max_amplitude = np.max(np.abs(data))
        
        # 计算音频响度
        loudness = 20 * np.log10(max_amplitude / 2**16)
        
        # 计算音频过零率
        zero_crossings = np.where(np.diff(np.sign(data)))[0]
        zero_rate = len(zero_crossings) / duration
        
        # 绘制时域图
        plt.figure(figsize=(12, 6))
        plt.plot(data)
        plt.title('Time Domain Plot')
        plt.xlabel('Sample')
        plt.ylabel('Amplitude')
        
        # 绘制频谱图
        plt.figure(figsize=(12, 6))
        plt.plot(np.abs(np.fft.fft(data))[:int(framerate/2)])
        plt.title('Frequency Domain Plot')
        plt.xlabel('Frequency')
        plt.ylabel('Magnitude')
        
        plt.show()
        
        print(f"音频时长: {duration:.2f} 秒")
        print(f"音频采样率: {framerate} Hz")
        print(f"音频通道数: {n_channels}")
        print(f"音频最大幅度: {max_amplitude:.2f}")
        print(f"音频响度: {loudness:.2f} dB")
        print(f"音频过零率: {zero_rate:.2f} /秒")

# 使用方法
# analyze_audio_and_plot('path_to_your_audio_file.wav')

此脚本使用wave库来读取音频文件的基本信息，使用numpy库来处理音频数据，并使用matplotlib库来生成图表。

请注意，这个示例仅用于演示如何分析音频质量并生成图表。在实际应用中，可能需要使用更复杂的算法和库来提供更详细的音频质量分析。