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

时频分析方法可以用来分析语音信号的特点，其中常用的方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等。其中，基音频率是语音信号中的一个重要特征，表示声音的基本频率，通常用赫兹（Hz）作为单位。

下面是一个简单的基音频率曲线的示例代码，使用的是Python中的librosa库和基于STFT的自相关函数。

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

# 读取语音信号
y, sr = librosa.load('speech.wav')

# 计算自相关函数
hop_length = 256
n_fft = 512
corr = librosa.autocorrelate(y, max_size=n_fft)

# 计算基音周期
periods = librosa.util.find_period(corr, sr=sr, hop_length=hop_length)

# 计算基音频率（Hz）
f0 = sr / periods

# 去除无效值
f0[np.isnan(f0)] = 0

# 绘制基音频率曲线
plt.plot(f0)
plt.xlabel('Time (frames)')
plt.ylabel('F0 (Hz)')
plt.show()

这段代码首先使用librosa库读取语音信号，然后计算自相关函数，接着使用librosa.util.find_period函数计算基音周期，最后通过基音周期计算基音频率。最后，绘制基音频率曲线。请注意，这里的时间单位是帧数，而不是时间（秒）。如果要将时间单位转换为秒，可以将x轴的标签更改为时间（s）。

当然，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要进行更多的处理和优化，以获得更准确和可靠的结果。