lms语音消噪python代码

以下是一个使用LMS算法进行语音信号降噪的Python代码示例：

import numpy as np
import soundfile as sf

def lms_noise_reduction(input_signal, noise_signal, filter_length=100, step_size=0.01, leakage=0.1):
    # 输入信号和噪声信号长度必须相等
    assert len(input_signal) == len(noise_signal)

    # 初始化滤波器系数
    filter_coeff = np.zeros(filter_length)

    # 去除噪声信号的平均值
    noise_signal -= np.mean(noise_signal)

    # 存储输出信号
    output_signal = np.zeros(len(input_signal))

    # 迭代滤波器系数
    for i in range(filter_length, len(input_signal)):
        # 从输入信号和噪声信号中提取当前的帧
        input_frame = input_signal[i-filter_length:i]
        noise_frame = noise_signal[i-filter_length:i]

        # 计算滤波器的输出
        filter_output = np.dot(filter_coeff, noise_frame)

        # 计算误差信号
        error_signal = input_frame - filter_output

        # 更新滤波器系数
        filter_coeff += step_size * np.dot(error_signal, noise_frame) / (np.dot(noise_frame, noise_frame) + leakage)

        # 存储输出信号
        output_signal[i] = filter_output

    return output_signal

# 读取输入信号和噪声信号
input_signal, sample_rate = sf.read("input_signal.wav")
noise_signal, sample_rate = sf.read("noise_signal.wav")

# 对输入信号进行降噪
output_signal = lms_noise_reduction(input_signal, noise_signal)

# 保存输出信号
sf.write("output_signal.wav", output_signal, sample_rate)

这个代码示例使用了`soundfile`库来读取和保存音频文件。你需要在运行代码之前安装这个库。另外，你需要将输入信号和噪声信号保存为`.wav`格式的音频文件，并将文件名作为参数传递给代码中的`sf.read()`函数。