python，输入一段语音信号，求基音频率，并绘制出基频曲线

要求一段语音信号的基音频率，可以使用自相关函数的方法。具体步骤如下：

1. 读入音频文件，将音频信号进行预加重（可选）和帧分割。
2. 对每一帧信号进行自相关分析，得到自相关函数。
3. 在自相关函数中找到第一个峰值，该峰值的位置即为基音周期。
4. 将基音周期转换为基音频率。

以下是一个简单的示例代码，可以实现这一功能：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile

# 读入音频文件
sample_rate, signal = wavfile.read('your_audio_file.wav')

# 定义帧长、帧移和预加重系数
frame_length = int(0.025 * sample_rate)
frame_step = int(0.01 * sample_rate)
pre_emphasis = 0.97

# 预加重
signal = np.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1])

# 分帧
frames = []
for i in range(0, len(signal)-frame_length, frame_step):
    frames.append(signal[i:i+frame_length])

# 自相关分析
pitch = []
for frame in frames:
    # 自相关函数
    autocorr = np.correlate(frame, frame, mode='full')

    # 找到第一个峰值的位置
    start = frame_length // 2
    end = frame_length
    peak = np.argmax(autocorr[start:end]) + start

    # 计算基音周期和基音频率
    period = peak - start
    pitch.append(sample_rate / period)

# 绘制基频曲线
plt.plot(np.arange(len(pitch))*frame_step/sample_rate, pitch)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Pitch (Hz)')
plt.show()

其中，`wavfile.read`函数用于读取音频文件。预加重和帧分割的代码与上一个问题中的代码类似，这里不再赘述。对于每一帧信号，使用`np.correlate`函数计算其自相关函数，然后在自相关函数中找到第一个峰值的位置，即可计算基音周期和基音频率。最后，使用`matplotlib.pyplot.plot`函数绘制基频曲线，并使用`matplotlib.pyplot.show`函数显示图像。