用时频分析方法分析一段语音信号特点，给出语音信号基音频率曲线的代码

语音信号的时频分析通常可以使用 Python 中的 Librosa 库。以下是一段使用 STFT 方法对语音信号进行时频分析，并提取基音频率曲线的示例代码：

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

# 读取语音信号
y, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)

# 计算STFT
hop_length = 512
n_fft = 2048
stft = librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length)

# 计算振幅谱
S = np.abs(stft)

# 提取基音频率曲线
f0, voiced_flag, voiced_probs = librosa.pyin(y, fmin=librosa.note_to_hz('C2'), fmax=librosa.note_to_hz('C7'))

# 绘制时频图和基音频率曲线
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, sharex=True, sharey=False, figsize=(10, 6))

librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(S, ref=np.max), y_axis='log', x_axis='time', sr=sr, hop_length=hop_length, ax=ax[0])
ax[0].set(title='log Power spectrogram')

times = librosa.times_like(f0, sr=sr, hop_length=hop_length)
ax[1].plot(times, f0, label='f0', color='cyan', linewidth=2)
ax[1].legend(loc='upper right')
ax[1].set(title='Fundamental Frequency (F0) estimation')
plt.show()

其中，`audio.wav` 是待分析的语音信号文件。本示例中使用 STFT 方法计算语音信号的时频图，并使用 Pyin 算法提取基音频率曲线。`fmin` 和 `fmax` 参数指定了基音频率的范围，这里设置为 C2 到 C7，即约 65Hz 到 2093Hz。最后，使用 Matplotlib 库绘制时频图和基音频率曲线。