已知英文字母'a'的前三共振峰频率分别为 730Hz，1090Hz，2440Hz，试根据图 2-8 编写程序实现字母'a'的发音。

这道题需要用到傅里叶变换和音频输出的知识。以下是可能的实现方式：

1. 通过傅里叶变换计算频域中字母'a'的幅度谱。需要先生成一个包含'a'音素的音频信号，然后使用FFT（快速傅里叶变换）将信号转换为频域信号，并计算幅度谱。可以使用Python中的NumPy库和SciPy库来实现。具体代码示例如下：

import numpy as np
from scipy.io import wavfile

# 读取音频文件并取出'a'音素
rate, data = wavfile.read('sample.wav')
a_vowel = data[:10000]

# 应用FFT计算频域幅度谱
freq_domain = np.fft.fft(a_vowel)
amplitude = np.abs(freq_domain)

2. 根据计算出的幅度谱，生成包含三个共振峰的声音信号。具体思路是，根据已知的三个共振峰的频率和幅度，在频域中生成三个高斯曲线，并将它们叠加起来，得到'a'音素的频域幅度谱。然后使用逆FFT（逆快速傅里叶变换）将频域信号转换回时域信号，并通过音频输出播放。具体代码示例如下：

import math
import wave
import struct

# 三个共振峰的频率和幅度
freq1, freq2, freq3 = 730, 1090, 2440
amp1, amp2, amp3 = 1, 0.5, 0.1

# 生成三个高斯曲线，模拟共振峰
freqs = [freq1, freq2, freq3]
amps = [amp1, amp2, amp3]
stds = [10, 10, 5]

# 生成频域的信号
freq_domain = np.zeros(len(amplitude), dtype=np.complex)
for i in range(len(freqs)):
    freq_domain += amps[i] * np.exp(-(np.arange(len(freq_domain)) - freqs[i]) ** 2 / (2 * stds[i] ** 2))

# 转换为时域的信号
time_domain = np.fft.ifft(freq_domain).real

# 将信号输出为wav文件
out_file = wave.open('a_sound.wav', 'w')
out_file.setnchannels(1)
out_file.setsampwidth(2)
out_file.setframerate(44100)
for i in range(len(time_domain)):
    out_file.writeframes(struct.pack('<h', int(time_domain[i] * 32767))) # 16-bit PCM
out_file.close()

该程序将生成一个名为'a_sound.wav'的文件，包含'a'音素的声音信号。注意，该程序仅仅是一种简单的实现方式，实际上还有很多改进的空间，例如加入包络线、预加重、声学滤波等等。