语音信号经过采样、加窗、离散傅立叶变换后,将频谱变换到Bark频率范围获得。请按照这个提取感知线性预测plp特征，写出代码

在语音信号处理中，将频谱变换到Bark频率范围并提取感知线性预测（Perceptual Linear Prediction, PLP）特征，通常用于说话人识别或语音编码等任务。以下是一个使用Python的librosa库进行这一操作的基本代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa
from librosa.feature import melspectrogram, bark_mel_to_hz, hz_to Bark
from scipy.signal import lfilter, firwin
from scipy.signal.windows import hamming

# 假设你已经有了audio_data，一个包含音频信号的NumPy数组
def extract_bark_plp(audio_data, sample_rate, win_size=0.025, hop_length=0.01, n_mels=26):
    # 窗口函数
    window = hamming(win_size)

    # 加窗
    windowed_audio = np.append(np.zeros(int(window.size)), audio_data)[::hop_length] * window

    # 采样频率
    sr = sample_rate

    # 将时间序列转换为梅尔频率倒谱系数 (Mel spectrogram)
    mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(y=windowed_audio, sr=sr, n_mels=n_mels, hop_length=hop_length, n_fft=int(2**nextpow2(sr*win_size)))

    # 转换到Bark频率
    bark_freqs = bark_mel_to_hz(mel_spec.shape[1])

    # 离散傅里叶变换 (DFT)
    dft = np.abs(librosa.stft(windowed_audio, n_fft=mel_spec.shape[1], hop_length=hop_length))

    # 计算Bark域的DFT
    bark_dft = hz_to_Bark(dft, bark_freqs)

    # 感知线性预测 PLP
    plp_coeffs = librosa.feature.plp(bark_dft, norm=False)

    return plp_coeffs

# 示例用法
bark_plp_features = extract_bark_plp(audio_data, sample_rate=16000)

这段代码首先进行了窗化、短时傅立叶变换，然后转化为梅尔频率谱，接着转换到Bark频率，并通过PLP算法获取感知特征。请注意，实际应用中可能还需要其他预处理步骤，如去除DC分量、平滑等。