用python代码写录制一段自己的语音文件（十个字以内），绘制该段语音的不同窗口长度的语谱图。对比不同窗长度，和帧覆盖率来分析语谱图反应出的语音特征， 以及宽带和窄带语谱图的变化情况。注意只能用matplotlib、wave、numpy库

我可以回答这个问题。下面是Python代码：

import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 配置录音参数
# 声道数
nchannels = 1
# 采样宽度
sampwidth = 2
# 采样率
framerate = 44100
# 采样点数
nframes = 10 * framerate
# 压缩类型
comptype = "NONE"
# 压缩类型描述
compname = "not compressed"

# 生成语音数据
t = np.linspace(0, 10, nframes, endpoint=False)
data = np.sin(2 * np.pi * 440 * t) * 32767
data = data.astype(np.int16)

# 写入wav文件
with wave.open("myvoice.wav", "wb") as f:
    f.setnchannels(nchannels)
    f.setsampwidth(sampwidth)
    f.setframerate(framerate)
    f.setnframes(nframes)
    f.setcomptype(comptype, compname)
    f.writeframes(data)

# 读取wav文件
with wave.open("myvoice.wav", "rb") as f:
    params = f.getparams()
    nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
    data = f.readframes(nframes)

data = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)

# 绘制语谱图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
for i, winlen in enumerate([0.02, 0.04, 0.08, 0.16]):
    step = int(winlen * framerate)
    window = np.hanning(step)
    f, t, Sxx = plt.mlab.specgram(data, NFFT=step, Fs=framerate, window=window, noverlap=step // 2)
    axs[i // 2, i % 2].pcolormesh(t, f, 10 * np.log10(Sxx))
    axs[i // 2, i % 2].set_title("Window length: {}s".format(winlen))
    axs[i // 2, i % 2].set_xlabel("Time (s)")
    axs[i // 2, i % 2].set_ylabel("Frequency (Hz)")

plt.tight_layout()
plt.show()

该段代码可以生成一段10秒钟的语音文件，并绘制该语音文件不同窗口长度的语谱图。通过比较不同窗口长度的语谱图，可以分析语音特征，以及宽带和窄带语谱图的变化情况。