用matlab读取一个RAW音频文件，对其进行处理，得到基音周期，给出较复杂算法

读取RAW音频文件的基本方法是使用MATLAB中的fread函数。假设我们有一个16位的单声道音频文件，采样频率为44100 Hz，我们可以使用以下代码读取文件：

fid = fopen('filename.raw', 'r');
audio = fread(fid, inf, 'int16');
fclose(fid);

接下来，我们需要通过一些算法来计算音频信号的基音周期。这里介绍一种较复杂的算法：自相关函数法。

自相关函数法的基本思想是，计算音频信号与其自身延迟一定时间后的乘积的平均值。这个平均值的最大值就对应着基音周期。具体步骤如下：

1. 对音频信号进行加窗处理，以减小频谱泄漏的影响。
2. 计算加窗后的音频信号的自相关函数。
3. 找到自相关函数的第一个峰值，并将其对应的延迟时间作为基音周期。

下面是具体的MATLAB代码实现：

% 读取音频文件
fid = fopen('filename.raw', 'r');
audio = fread(fid, inf, 'int16');
fclose(fid);

% 设定参数
fs = 44100; % 采样频率
winlen = round(fs/1000); % 窗长为10ms
hoplen = round(fs/2000); % 窗移为5ms
nfft = 2^nextpow2(winlen); % FFT大小

% 加窗
win = hamming(winlen);
nframes = floor((length(audio)-winlen)/hoplen) + 1;
frames = zeros(nframes, winlen);
for i = 1:nframes
    frames(i,:) = audio((i-1)*hoplen+1:(i-1)*hoplen+winlen) .* win';
end

% 计算自相关函数
acf = zeros(nframes, winlen);
for i = 1:nframes
    x = frames(i,:);
    acf(i,:) = xcorr(x, 'biased');
end

% 找到基音周期
pitches = zeros(nframes, 1);
for i = 1:nframes
    [~,maxidx] = max(acf(i,winlen+1:end));
    pitches(i) = fs/(winlen+maxidx-1);
end

需要注意的是，自相关函数法的计算复杂度较高，因此在实际应用中，可能需要进行优化或者使用其他算法。