lms音频降噪的matlab

LMS算法是一种自适应滤波算法，可以用于音频降噪。在MATLAB中，可以通过以下步骤实现LMS音频降噪：

1. 读取音频文件，可以使用MATLAB自带的audioread函数。
2. 对读取的音频信号添加高斯噪声，可以使用MATLAB自带的awgn函数。
3. 初始化LMS算法的参数，包括滤波器系数、步长等。
4. 使用LMS算法对带噪音的音频信号进行滤波处理，得到降噪后的音频信号。
5. 将降噪后的音频信号保存为新的音频文件，可以使用MATLAB自带的audiowrite函数。
6. 使用MATLAB自带的sound函数播放降噪后的音频信号。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，演示了如何使用LMS算法对正弦信号添加高斯噪声进行自适应滤波还原：

% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('audio.wav');

% 添加高斯噪声
y = awgn(x, 10, 'measured');

% 初始化LMS算法参数
M = 32; % 滤波器阶数
mu = 0.01; % 步长
w = zeros(M, 1); % 初始滤波器系数

% LMS算法滤波
for n = M:length(y)
    x_n = y(n:-1:n-M+1); % 当前输入向量
    e_n = x_n'*w - y(n); % 当前误差
    w = w - mu*e_n*x_n; % 更新滤波器系数
end

% 降噪后的音频信号
y_hat = filter(w, 1, y);

% 保存降噪后的音频文件
audiowrite('audio_hat.wav', y_hat, fs);

% 播放降噪后的音频信号
sound(y_hat, fs);