只有输入语音，如何写变步长的widrow-hoff nlms算法进行语音降噪的代码封装为函数

以下是一个示例代码，用于实现变步长的widrow-hoff nlms算法进行语音降噪：

import numpy as np
import soundfile as sf

def nlms_denoise(input_signal, step_size=0.1, order=3, mu=0.01, delay=1):
    """
    使用变步长的 Widrow-Hoff NLMS 算法进行语音降噪。

    参数：
    input_signal -- 输入语音信号
    step_size -- 初始步长
    order -- 自适应滤波器阶数
    mu -- 控制步长更新的常数
    delay -- 自适应滤波器的延迟

    返回：
    denoised_signal -- 降噪后的语音信号
    """

    # 初始化变量
    signal_length = len(input_signal)
    filtered_signal = np.zeros(signal_length)
    weights = np.zeros(order)
    error = np.zeros(signal_length)

    # 计算自适应滤波器的延迟
    delay = max(delay, order - 1)

    # 循环处理每个样本
    for n in range(order, signal_length):
        # 选择滤波器输入
        input_vector = input_signal[n-order:n]

        # 计算滤波器输出
        filtered_signal[n] = np.dot(weights, input_vector)

        # 计算滤波器误差
        error[n] = input_signal[n] - filtered_signal[n]

        # 更新滤波器权重
        step_size = mu / (np.dot(input_vector, input_vector) + 0.01)
        weights += step_size * input_vector * error[n]

    # 返回降噪后的语音信号
    denoised_signal = input_signal - filtered_signal
    return denoised_signal

在这个函数中，我们使用了变步长的 Widrow-Hoff NLMS 算法进行语音降噪，其中：

- `input_signal` 是输入的语音信号；
- `step_size` 是初始步长；
- `order` 是自适应滤波器的阶数；
- `mu` 是控制步长更新的常数；
- `delay` 是自适应滤波器的延迟。

函数返回降噪后的语音信号。需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求选择合适的参数，以达到更好的降噪效果。