python （语音）信号拆分为数据块,计算短期能量和过零率

学习目标（ILO）：
您应该
了解如何将（语音）信号拆分为数据块（帧）并在这些块上进行分析/转换
计算短期能量和过零率并将它们可视化以区分浊音和清音语音部分
了解相关性的基础知识并能够实现相关性估计器
了解 Python 命令的基本用法:枚举;范围

正如之前的实验表中所做的那样，我们首先使用 curl 命令从互联网地址 https://staffwww.dcs.shef.ac.uk/people/S.Goetze/sound/speech_8kHz_murder.wav 下载一个波形文件 s[k] 并将其加载到变量 s。 稍后您还需要文件的采样频率，因此将其存储在变量 fs 中。

任务一：加载并显示语音音频信号
加载上面的波形文件并在时域中显示信号。

# Let's do the ususal necessary and nice-to-have imports
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt  # plotting
import seaborn as sns; sns
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