写一个matlab程序，输入语音信号显示原波形图和频谱图，再计算其自相关值，且对原数据和自相关值分别做傅里叶变换

在MATLAB中，你可以使用内置函数如`audioread`, `plot`, `specgram`, `xcorr`, 和 `fft` 来完成这个任务。下面是一个简化的示例程序：

% 1. 读取语音信号
[sig, Fs] = audioread('your_audio_file.wav'); % 替换 'your_audio_file.wav' 为你的音频文件路径

% 2. 显示原波形图
t = (0:length(sig)-1)/Fs; % 时间轴
plot(t, sig);
title('Original Waveform');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

% 3. 计算并显示频谱图
Pxx, f = periodogram(sig, [], [], Fs); % 离散功率谱估计
figure;
plot(f, 10*log10(Pxx));
title('Spectrum using Periodogram');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power dB');

% 4. 自相关值计算
 autocorr = xcorr(sig, 'coeff'); % 对信号计算自相关系数
 figure;
 plot(autocorr);
 title('Auto-Correlation of Signal');
 xlabel('Lag');
 ylabel('Autocorrelation');

% 5. 对原数据和自相关值做傅立叶变换
% 原数据FFT
fftSig = fft(sig);
freqSig = linspace(0, Fs/2, length(fftSig)/2+1);
figure;
stem(freqSig, abs(fftSig(1:length(fftSig)/2+1)));
title('Magnitude Spectrum of Original Data');

% 自相关值FFT
fftAutoCorr = fft(autocorr);
freqAutoCorr = linspace(-Fs/2, Fs/2, length(fftAutoCorr));
figure;
stem(freqAutoCorr, abs(fftAutoCorr));
title('Magnitude Spectrum of Auto-Correlation');

%