用matlab实现，输入一段含有噪声的语音信号对其进行自适应滤波过滤噪声，并把消除噪声后的语音信号保存下来，保证代码可以在R2020a版本使用

好的，我可以帮你解答这个问题。

Matlab中可以使用Adaptive Filter Toolbox工具箱来实现自适应滤波。具体步骤如下：

1. 读取含有噪声的语音信号，可以使用Matlab内置的audioread函数进行读取。

[x, Fs] = audioread('noisy_signal.wav');

其中，x为读取的语音信号，Fs为采样率。

2. 设置自适应滤波器的参数，包括滤波器类型、滤波器长度、步长等。这里我们使用最常见的LMS算法。

filterLength = 100;  % 滤波器长度
stepSize = 0.01;     % 步长
adaptFilter = dsp.LMSFilter(filterLength, 'StepSize', stepSize);

3. 使用自适应滤波器对语音信号进行滤波。

[y, e] = adaptFilter(x, x);

其中，y为滤波后的信号，e为滤波器的误差信号。

4. 将滤波后的语音信号保存到本地。

audiowrite('filtered_signal.wav', y, Fs);

完整的Matlab代码如下：

% 读取含有噪声的语音信号
[x, Fs] = audioread('noisy_signal.wav');

% 设置自适应滤波器的参数
filterLength = 100;  % 滤波器长度
stepSize = 0.01;     % 步长
adaptFilter = dsp.LMSFilter(filterLength, 'StepSize', stepSize);

% 使用自适应滤波器对语音信号进行滤波
[y, e] = adaptFilter(x, x);

% 将滤波后的语音信号保存到本地
audiowrite('filtered_signal.wav', y, Fs);

注意：在使用Adaptive Filter Toolbox工具箱之前，需要先安装该工具箱。