C++实现自适应滤波器音频降噪

在C++中，实现自适应滤波器用于音频降噪通常涉及到信号处理技术，特别是数字信号处理（DSP）和统计滤波算法。一种常见的自适应滤波器是广义线性最小均方误差（GLLE）滤波器或莱姆尔滤波器（LMS）。这种滤波器会根据输入信号的变化动态调整其内部权重，以减小噪声的影响。

以下是实现步骤的一个概览：

1. **基本结构**：创建一个自适应滤波器类，包含输入数据、输出数据、滤波器系数数组（weight vector）、学习速率（learning step size）等成员变量。

class AdaptiveFilter {
public:
    // 构造函数设定初始滤波器长度和学习率
    AdaptiveFilter(int length, double learningRate);
    
private:
    std::vector<double> weights; // 滤波器系数
    int filterLength;
    double learningStep;
};

2. **更新函数**：每次接收到新的采样点，应用它到当前的滤波器上，并根据残差更新滤波器系数。LMS算法通常采用累加求和的方式计算梯度并乘以学习步长。

void AdaptiveFilter::update(double inputSample, double noiseSample) {
    // 其他操作省略...
    double error = desiredOutput - outputSignal; // 残差
    for (int i = 0; i < filterLength; ++i) {
        weights[i] += learningStep * error * inputSample; // 更新滤波器系数
    }
}

3. **噪声估计和输出**：理想情况下，噪声样本（`noiseSample`）可以用其他手段获取，比如先通过非自适应滤波器处理。然后将处理后的信号作为输出。

double AdaptiveFilter::getFilteredOutput(double inputSample) {
    double filteredSum = 0;
    for (const auto& weight : weights) {
        filteredSum += weight * inputSample;
    }
    return filteredSum;
}