语音降噪变步长LMS以及归一化LMS算法matlab代码

以下是语音降噪变步长LMS和归一化LMS算法的MATLAB代码示例：

变步长LMS：

clear
clc
close all

% 读取原始语音信号
[x,fs] = audioread('noisy_speech.wav');
x = x(:,1); % 取左声道
x = x./max(abs(x)); % 归一化

% 添加高斯白噪声
n = 0.1*randn(size(x));
snr_before = snr(x,n);
d = x + n;

% 变步长LMS参数
L = 100; % 滤波器长度
mu = 0.01; % 初始步长
k = 0.001; % 步长更新速率
delta = 0.01;

% 初始化滤波器系数
w = zeros(L,1);

% 变步长LMS算法
y = zeros(size(d));
e = zeros(size(d));
for i = L:length(d)
    xk = d(i:-1:i-L+1);
    y(i) = w'*xk;
    e(i) = d(i) - y(i);
    mu = mu + k*(delta - abs(xk'*xk));
    w = w + mu*xk*e(i);
end

% 去噪后语音信号
snr_after = snr(x,x-e);
y = y./max(abs(y));

% 绘图
figure
subplot(3,1,1)
plot(x)
title('原始语音信号')
subplot(3,1,2)
plot(d)
title(['添加高斯白噪声后信噪比：',num2str(snr_before),'dB'])
subplot(3,1,3)
plot(y)
title(['变步长LMS去噪后信噪比：',num2str(snr_after),'dB'])

归一化LMS：

clear
clc
close all

% 读取原始语音信号
[x,fs] = audioread('noisy_speech.wav');
x = x(:,1); % 取左声道
x = x./max(abs(x)); % 归一化

% 添加高斯白噪声
n = 0.1*randn(size(x));
snr_before = snr(x,n);
d = x + n;

% 归一化LMS参数
L = 100; % 滤波器长度
mu = 0.01; % 初始步长
delta = 0.01;

% 初始化滤波器系数
w = zeros(L,1);

% 归一化LMS算法
y = zeros(size(d));
e = zeros(size(d));
for i = L:length(d)
    xk = d(i:-1:i-L+1);
    y(i) = w'*xk;
    e(i) = d(i) - y(i);
    mu = mu + delta*mu*(xk'*xk)/(xk'*xk+delta);
    w = w + mu*xk*e(i);
end

% 去噪后语音信号
snr_after = snr(x,x-e);
y = y./max(abs(y));

% 绘图
figure
subplot(3,1,1)
plot(x)
title('原始语音信号')
subplot(3,1,2)
plot(d)
title(['添加高斯白噪声后信噪比：',num2str(snr_before),'dB'])
subplot(3,1,3)
plot(y)
title(['归一化LMS去噪后信噪比：',num2str(snr_after),'dB'])

以上代码仅供参考，具体参数需要根据实际情况进行调整。