我有一个时间为10s，采样频率为8000的一个音频信号，请帮我针对该信号设计一个pitchshift函数

好的，我可以为您提供一个Python实现的pitchshift函数，具体如下：

import numpy as np
from scipy.signal import resample

def pitchshift(audio, shift):
    """
    对音频信号进行音高变换

    Args:
        audio: ndarray, 输入的音频信号，采样率为8000
        shift: float, 音高变换的倍率，1.0表示不变换，小于1.0为降调，大于1.0为升调

    Returns:
        ndarray, 变换后的音频信号，采样率为8000
    """

    # 将音频信号转换为频域表示
    freq_domain = np.fft.fft(audio)

    # 计算音频信号的频率轴
    freq_axis = np.fft.fftfreq(len(audio))

    # 计算音频信号的基频
    fundamental = np.abs(freq_axis[np.argmax(np.abs(freq_domain[1:])) + 1])

    # 对基频进行变换
    target_fundamental = fundamental / shift

    # 计算音频信号的相位信息
    phase = np.angle(freq_domain)

    # 根据目标基频，计算变换后的音频信号的幅度信息
    target_magnitude = np.abs(freq_domain) * (target_fundamental / fundamental)

    # 构造变换后的频域信号
    target_freq_domain = target_magnitude * np.exp(1j * phase)

    # 将变换后的频域信号转换为时域信号
    shifted_audio = np.real(np.fft.ifft(target_freq_domain))

    # 对变换后的音频信号进行重采样
    resampled_audio = resample(shifted_audio, len(audio))

    # 将重采样后的音频信号转换为整数表示
    resampled_audio = np.int16(resampled_audio * 32767 / np.max(np.abs(resampled_audio)))

    return resampled_audio

以上函数中，我们使用了基本的FFT算法来对音频信号进行频域分析，然后根据目标音高变换倍率，计算出变换后的音频信号的频域幅度信息，最后再将频域信号转换为时域信号，并进行重采样，得到最终的音频信号。