男生和女生录制相同的一句话，保存为wav文件，并分析语音信号特征。包括：短时傅里叶变换、频谱图、梅尔倒谱、过零率等，

好的，我明白了。关于您的问题，我们可以使用python中的Librosa库来进行音频信号处理。

首先，我们需要安装Librosa库。您可以使用以下命令：

!pip install librosa

然后，我们需要加载相同话语的男性和女性的wav文件。您可以使用以下代码：

import librosa

# 加载男性录制的wav文件
audio_male, sr_male = librosa.load('/path/to/male.wav', sr=None)

# 加载女性录制的wav文件
audio_female, sr_female = librosa.load('/path/to/female.wav', sr=None)

接下来，我们可以使用Librosa来提取信号的短时傅里叶变换、频谱图、梅尔倒谱、过零率等特征。以下代码展示了如何提取这些特征：

import numpy as np
import librosa.feature

# 计算男性音频信号的短时傅里叶变换
stft_male = np.abs(librosa.stft(audio_male))

# 计算男性音频信号的梅尔倒谱系数
mfcc_male = librosa.feature.mfcc(audio_male, sr=sr_male, n_mfcc=13)

# 计算男性音频信号的过零率
zcr_male = librosa.feature.zero_crossing_rate(audio_male)

# 计算女性音频信号的短时傅里叶变换
stft_female = np.abs(librosa.stft(audio_female))

# 计算女性音频信号的梅尔倒谱系数
mfcc_female = librosa.feature.mfcc(audio_female, sr=sr_female, n_mfcc=13)

# 计算女性音频信号的过零率
zcr_female = librosa.feature.zero_crossing_rate(audio_female)

# 可视化男性音频信号的短时傅里叶变换
librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(stft_male, ref=np.max),
                         y_axis='linear', x_axis='time')

# 可视化女性音频信号的梅尔倒谱系数
librosa.display.specshow(mfcc_female, x_axis='time')

# 可视化两个音频信号的过零率
plt.plot(zcr_female[0], label='Female')
plt.plot(zcr_male[0], label='Male')
plt.legend(loc='best')

这些特征可以用于后续的音频信号处理和分析。希望这可以帮助您！