我在stm32单片机上利用ADC采集到了采样样频率为16000，缓冲区为1024，单声道的音频数据，现在想在stm32上实现一种回声抑制算法对以上数据进行回声消除，采有例程吗

可以尝试使用以下回声抑制算法：

1. 建立一个双缓冲区，一个用于输入，一个用于输出。

2. 将输入缓冲区中的数据拷贝到输出缓冲区中。

3. 对于输出缓冲区中的每个采样，计算与前面的若干个采样之间的相关性，找到回声延迟时间。

4. 计算回声系数，即前面采样的权重，以及抗混响的系数。

5. 将回声的数据减去输出缓冲区中相应的数据，并将结果放回输出缓冲区中。

下面是简单的示例代码（仅供参考）：

#define BUFFER_SIZE 1024

uint16_t inputBuffer[BUFFER_SIZE];
uint16_t outputBuffer[BUFFER_SIZE];
int16_t delayLine[BUFFER_SIZE] = {0}; // 延迟线，用于保存前面的采样

int main(void) {
    // 初始化代码
    
    while (1) {
        // 从ADC中读取音频数据
        for (int i = 0; i < BUFFER_SIZE; i++) {
            inputBuffer[i] = ADC_Read(); // 假设ADC_Read()函数可以读取到音频数据
        }
        
        // 回声抑制处理
        for (int i = 0; i < BUFFER_SIZE; i++) {
            int delay = 0;
            float echoCoeff = 0.5f; // 回声系数
            float reverbCoeff = 0.2f; // 抗混响系数
            
            // 计算回声延迟时间
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                float corr = crossCorrelation(outputBuffer[i-j], inputBuffer[i], j+1);
                if (corr > 0.5f) { // 相关性达到一定阈值
                    delay = j;
                    break;
                }
            }
            
            // 计算回声和抗混响
            float echo = echoCoeff * delayLine[i-delay]; // 回声
            float reverb = 0;
            for (int j = 1; j <= 10; j++) { // 抗混响
                reverb += reverbCoeff * delayLine[i-j];
            }
            
            // 回声消除
            float result = inputBuffer[i] - echo - reverb;
            result = result < 0 ? 0 : result; // clip to 0-65535
            outputBuffer[i] = (uint16_t)result;
            
            // 更新延迟线
            delayLine[i] = inputBuffer[i] + echo;
        }
        
        // 将音频数据从输出缓冲区传送到DAC，播放出来
        for (int i = 0; i < BUFFER_SIZE; i++) {
            DAC_Write(outputBuffer[i]); // 假设DAC_Write()函数可以输出音频数据
        }
    }
}

// 计算相关性
float crossCorrelation(uint16_t x, uint16_t y, int delay) {
    float meanX = 0;
    float meanY = 0;
    float varX = 0;
    float varY = 0;
    float covXY = 0;
    
    // 计算均值和协方差
    for (int i = 0; i < BUFFER_SIZE-delay; i++) {
        meanX += x[i];
        meanY += y[i+delay];
        covXY += x[i] * y[i+delay];
    }
    meanX /= BUFFER_SIZE-delay;
    meanY /= BUFFER_SIZE-delay;
    covXY /= BUFFER_SIZE-delay;
    
    // 计算方差
    for (int i = 0; i < BUFFER_SIZE-delay; i++) {
        varX += (x[i] - meanX) * (x[i] - meanX);
        varY += (y[i+delay] - meanY) * (y[i+delay] - meanY);
    }
    
    // 计算相关性
    float corr = covXY / sqrt(varX * varY);
    return corr;
}