只有输入语音，如何基于小波降噪写widrow-hoff lms算法进行语音降噪的代码

如果只有输入语音而没有噪声信号的话，也可以结合小波变换进行语音降噪，其中 Widrow-Hoff LMS 算法是一种常用的自适应滤波算法。下面是结合小波变换使用 Widrow-Hoff LMS 算法进行语音降噪的 Python 代码示例：

import numpy as np
import pywt
import soundfile as sf

class LMS:
    def __init__(self, n, mu):
        self.n = n
        self.mu = mu
        self.weights = np.zeros(n)
        
    def predict(self, x):
        return np.dot(self.weights, x)
        
    def train(self, x, y):
        error = y - self.predict(x)
        self.weights += self.mu * error * x
        
def lms_filter(input_signal, n, mu):
    lms = LMS(n, mu)
    output_signal = np.zeros(len(input_signal))
    for i in range(n, len(input_signal)):
        x = input_signal[i-n:i]
        output_signal[i] = lms.predict(x)
        lms.train(x, input_signal[i])
    return output_signal

input_signal, fs = sf.read('noisy_signal.wav')

n = 128
mu = 0.01

# 小波变换
coeffs = pywt.wavedec(input_signal, 'db4', level=4)
coeffs[1:] = [pywt.threshold(i, value=np.std(i)/2, mode='soft') for i in coeffs[1:]]
output_signal = pywt.waverec(coeffs, 'db4')

# LMS滤波
output_signal = lms_filter(output_signal, n, mu)

sf.write('clean_signal.wav', output_signal, fs)

在此代码示例中，我们先对输入语音信号进行了小波变换，并对小波系数进行了软阈值处理，以去除噪声。然后将处理后的语音信号作为输入，使用 Widrow-Hoff LMS 算法进行进一步的降噪处理。最后输出的 `output_signal` 为去噪后的语音信号。需要注意的是，小波变换的参数（如小波类型、阈值等）需要根据具体的应用场景进行调整。