根据错误使用 horzcat修改上述代码

使用 `horzcat` 函数来拼接数组的语法是：`new_array = horzcat(array1, array2, ...)`，它将按照列的方向将数组 `array1`、`array2` 等拼接起来形成新的数组 `new_array`。根据这个语法，我们可以将上述 MATLAB 代码中的 `repmat` 函数以及 `hamming` 函数的输出结果拼接成为一个二维数组，然后再将音频信号的每一帧数据乘以对应的窗函数，最后再使用 `sum` 函数将所有帧的值相加得到频谱图。修改后的代码如下：

% 读取音频文件
[x, Fs] = audioread('test.wav');

% 预加重
pre_emphasis = 0.97;
emphasized_signal = filter([1 -pre_emphasis], 1, x);

% 分帧
frame_size = 0.025;  % 帧长25ms
frame_stride = 0.01;  % 帧移10ms
frame_length = round(frame_size * Fs);
frame_step = round(frame_stride * Fs);
signal_length = length(emphasized_signal);
num_frames = ceil(abs(signal_length - frame_length) / frame_step);
pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length;
z = zeros(1, pad_signal_length - signal_length);
pad_signal = [emphasized_signal, z];

indices = repmat(1:frame_length, num_frames, 1) + repmat((0:num_frames-1)' * frame_step, 1, frame_length);
frames = pad_signal(indices);

% 加窗处理
window = hamming(frame_length).';
frames = frames .* window;

% STFT
NFFT = 512;  % FFT窗口大小
spectrogram = abs(fft(frames, NFFT)).^2;

% 对数变换
spectrogram = 10*log10(spectrogram);

% 拼接窗函数的二维数组
window_matrix = horzcat(window, window, ..., window);

% 将所有帧的值相加得到频谱图
spectrogram = sum(spectrogram .* window_matrix, 2);

% 绘制语谱图
freqs = (0:(NFFT/2)) * (Fs/NFFT);
times = (0:num_frames-1) * frame_step / Fs;
figure
imagesc(times, freqs, spectrogram);
axis xy; 
xlabel('Time [sec]');
ylabel('Frequency [Hz]');
colormap(jet);
colorbar;

其中，`...` 表示省略的窗函数拼接的部分，需要根据实际情况进行修改。上述代码中，我们首先使用 `horzcat` 函数将所有窗函数的输出结果拼接成为一个二维数组 `window_matrix`，然后将所有帧的值与对应的窗函数相乘，最后使用 `sum` 函数将所有帧的值相加得到频谱图。