给出clean和clean-sc波束形成代码

在语音处理领域，Clean和Clean-SC都是针对声学模型中的麦克风阵列波形合成技术。"Clean"通常指单通道分离算法，它通过某种方法将混合信号解码成各个说话人的声音信号，而无需精确的阵列几何信息。"Clean-SC"则是自适应空间滤波器的一种，它结合了Clean方法的简单性和空间域处理的优点。

这里是一个简单的Python示例，使用numpy和scipy库实现Clean方法（假设我们有一个二维麦克风数组数据`mic_signal`）：

import numpy as np
from scipy.signal import deconvolve

def clean(mic_signal, snr=0): # 假设snr表示信噪比
    # 假定噪声是白噪声，可以先估计噪声功率谱密度
    noise_power = np.mean(np.var(mic_signal, axis=1))
    
    # 使用Wiener滤波进行单通道分离
    clean_signal = np.zeros_like(mic_signal)
    for i in range(len(mic_signal)):
        # 简化版，真实情况需要更复杂的迭代过程
        clean_signal[i] = deconvolve(mic_signal[i], noise_power * (1 + snr / 10), mode='same')

return clean_signal

而对于Clean-SC，这通常涉及到自适应滤波器（如RLS或MMSE），但这里提供的是简化的版本，真正的实现会涉及矩阵运算和递归算法：

import numpy as np

def clean_sc(mic_signal, reference_channel, forgetting_factor, n_iterations):
    # 初始化滤波器系数矩阵
    filter_matrix = np.zeros((len(reference_channel), len(mic_signal[0])))

    for iteration in range(n_iterations):
        # 更新滤波器系数
        ... (这里通常有递归更新公式，比如RLS算法)
        
        # 从滤波器中得到估计的干净信号
        clean_signal = np.dot(filter_matrix, mic_signal.T).T

    return clean_signal

请注意，实际代码可能需要根据特定的麦克风阵列配置、噪声模型以及优化策略来调整。以上代码仅为演示用途，并未涵盖所有细节。