python处理长度2秒，采样率44.1kHz的音频信号，不使用librosa库，选择FFT、PSOLA、WSOLA、TDHS中你觉得音调处理与音质综合来讲最合适的一种方法实现变调不变速，请考虑滤波、重采样等方法，以及考虑使用分块处理或流氏处理，不用着急回答我，尽可能完善地考虑进多因素再回答，并给出较为完善且出错可能性最低的代码，输入信号要求处理为数组

处理长度2秒，采样率44.1kHz的音频信号，可以采用WSOLA方法实现变调不变速。

WSOLA（Waveform Similarity Overlap and Add）是一种基于重叠相加（Overlap and Add）的信号处理方法，它利用信号的相似性来实现变调不变速。WSOLA方法的主要思想是将音频信号分成若干个重叠的块，然后根据重叠区域的相似性进行拼接，并对拼接后的信号进行重采样，从而实现变调不变速。

具体实现步骤如下：

1. 对原始音频信号进行分块处理，分块大小为 N，重叠区域为 M。

2. 对每个块进行FFT变换，得到频域信号。

3. 对频域信号进行平移变换，实现变调。

4. 对每个块进行IFFT逆变换，得到时域信号。

5. 对每个块进行加窗处理，消除拼接处的不连续性。

6. 对每个块进行重叠相加，得到拼接后的信号。

7. 对拼接后的信号进行重采样，实现变速。

具体代码如下，假设原始音频信号为 wav_data：

import numpy as np
import scipy.signal as signal

# 分块大小
N = 1024
# 重叠区域
M = 256
# 目标音调
target_pitch = 1.2

# FFT变换
def fft(data):
    return np.fft.fft(data)

# IFFT逆变换
def ifft(data):
    return np.fft.ifft(data)

# 平移变换
def pitch_shift(data, pitch):
    # 计算平移的距离
    shift = int(len(data) * pitch)
    # 平移信号
    shifted_data = np.roll(data, shift)
    # 截取平移后的信号
    if shift > 0:
        shifted_data[:shift] = 0
    else:
        shifted_data[shift:] = 0
    return shifted_data

# 加窗处理
def window(data):
    window = signal.hann(len(data))
    return data * window

# 重叠相加
def overlap_add(data, frame_size, overlap):
    # 计算帧数
    num_frames = int(len(data) / (frame_size - overlap))
    # 计算每个帧的起始位置和结束位置
    starts = np.arange(num_frames) * (frame_size - overlap)
    ends = starts + frame_size
    # 初始化输出数组
    output = np.zeros((num_frames - 1) * overlap + frame_size)
    # 进行重叠相加
    for i in range(num_frames):
        frame = data[starts[i]:ends[i]]
        if i == 0:
            output[:ends[i]] = frame
        else:
            output[starts[i]:ends[i]] += frame[overlap:]
    return output

# 重采样
def resample(data, rate):
    old_rate = 44100
    ratio = rate / old_rate
    new_length = int(len(data) * ratio)
    return signal.resample(data, new_length)

# 分块处理
def block_process(wav_data, pitch):
    # 计算每个块的起始位置和结束位置
    starts = np.arange(0, len(wav_data) - N, N - M)
    ends = starts + N
    # 初始化输出数组
    output = np.zeros(ends[-1])
    # 处理每个块
    for i in range(len(starts)):
        block = wav_data[starts[i]:ends[i]]
        # 平移变换
        shifted_block = pitch_shift(block, pitch)
        # FFT变换
        freq_block = fft(shifted_block)
        # 进行加窗处理
        windowed_block = window(freq_block)
        # IFFT逆变换
        time_block = ifft(windowed_block)
        # 重叠相加
        output[starts[i]:ends[i]] += overlap_add(time_block.real, N, M)
    return output

# 处理音频信号
processed_data = block_process(wav_data, target_pitch)
# 重采样
resampled_data = resample(processed_data, 44100)
# 输出处理后的信号
print(resampled_data)

需要注意的是，上述代码中只考虑了变调不变速的情况，如果需要实现变速不变调，则需要在重叠相加的时候进行插值处理。另外，该代码也只考虑了单声道的音频信号，如果需要处理双声道的信号，则需要对每个声道分别进行处理。