根据给出的浊音语音，画出它分别加矩形窗和汉明窗的时域波形和短时频谱，写出实验步骤

实验步骤：
1. 准备浊音语音数据，并将其导入Matlab环境中。
2. 将语音信号分帧，每帧长度为25ms，重叠长度为10ms。
3. 对每一帧信号进行加窗处理，分别使用矩形窗和汉明窗，得到时域波形。
4. 对每一帧信号进行傅里叶变换，得到短时频谱。
5. 分别绘制加矩形窗和汉明窗的时域波形和短时频谱。

以下是绘制时域波形和短时频谱的示例代码：

% 导入语音信号
[x, fs] = audioread('voice.wav');

% 分帧
frame_length = 0.025; % 帧长为25ms
frame_shift = 0.01; % 帧移为10ms
frame_size = round(frame_length * fs);
shift_size = round(frame_shift * fs);
frame_num = fix((length(x) - frame_size) / shift_size) + 1;
frames = zeros(frame_size, frame_num);
for i = 1:frame_num
    frames(:, i) = x((i-1)*shift_size+1 : (i-1)*shift_size+frame_size);
end

% 加矩形窗
rect_window = rectwin(frame_size);
rect_frames = frames .* rect_window;

% 加汉明窗
hamming_window = hamming(frame_size);
hamming_frames = frames .* hamming_window;

% 绘制时域波形
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(frames(:, 1));
title('原始语音信号');
subplot(2, 1, 2);
plot(rect_frames(:, 1));
hold on;
plot(hamming_frames(:, 1));
legend('矩形窗', '汉明窗');
title('加窗后的时域波形');

% 绘制短时频谱
rect_spec = abs(fft(rect_frames));
hamming_spec = abs(fft(hamming_frames));
rect_spec = rect_spec(1:frame_size/2+1, :);
hamming_spec = hamming_spec(1:frame_size/2+1, :);
rect_spec = rect_spec / max(max(rect_spec));
hamming_spec = hamming_spec / max(max(hamming_spec));

figure;
subplot(2, 1, 1);
imagesc(rect_spec);
axis xy;
xlabel('帧数');
ylabel('频率');
title('矩形窗下的短时频谱');
subplot(2, 1, 2);
imagesc(hamming_spec);
axis xy;
xlabel('帧数');
ylabel('频率');
title('汉明窗下的短时频谱');

注意：在实际操作中需要根据具体情况调整窗口长度、重叠长度等参数。