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在语音信号处理领域，基音周期是描述声带振动特性的重要参数，广泛应用于语音合成、识别及说话人识别等场景。自相关法作为经典的时域分析方法，因其实现简单、计算高效的特点，成为基音周期检测的常用手段。

自相关法核心思想是通过计算信号与自身延迟版本的相关性来寻找周期性。对于语音信号，自相关函数会在基音周期的整数倍位置出现峰值，通过识别第一个显著峰值的位置即可估算基音周期。具体实现时需注意以下几点：

预处理阶段通常包括分帧、加窗和去均值操作，以消除直流分量和帧边缘效应。 自相关计算可采用快速傅里叶变换（FFT）加速，利用频域相乘等效于时域卷积的性质提升效率。 峰值检测需设置合理阈值，避免倍频或半频错误，常见策略包括动态阈值或结合短时能量信息。

在MATLAB中实现时，可充分利用内置函数如xcorr或fft完成相关运算，结合findpeaks等工具进行峰值定位。此外，针对浊音/清音分类问题，可引入短时过零率等辅助判据提升鲁棒性。此方法虽受基频范围和噪声影响，但通过参数调优仍能满足多数场景需求。