python代码，输入一段语音信号分析基音频率，绘制基频曲线

下面是Python代码，使用自相关函数（ACF）方法分析基频频率，并绘制基频曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as signal
import scipy.io.wavfile as wav

# 读取wav文件
fs, data = wav.read('test.wav')

# 取其中一路声道
signal = data[:, 0]

# 设置自相关函数的最大延迟
max_delay = int(fs / 50)  # 最大延迟为20ms

# 计算自相关函数
acf = signal.correlate(signal, signal, mode='full')[-max_delay:]

# 取自相关函数的前半部分
acf_half = acf[:len(acf) // 2]

# 寻找基音周期
period = np.argmax(acf_half) + 1

# 计算基音频率
fund_freq = fs / period

# 绘制基频曲线
plt.plot(acf_half)
plt.xlabel('Delay (samples)')
plt.ylabel('Autocorrelation')
plt.title('Fundamental Frequency = %.2f Hz' % fund_freq)
plt.show()

需要注意的是，这段代码假设输入的语音信号是单声道的，如果是双声道的则需要对两路信号分别进行分析。另外，自相关函数方法只适用于基频比较稳定的语音信号，对于噪声比较大或者基频变化比较快的信号可能会有较大误差。