只有输入语音，如何基于小波降噪写变步长的widrow-hoff lms算法进行语音降噪的代码

好的，下面是一个基于小波降噪和变步长的widrow-hoff lms算法的语音降噪代码示例：

import pywt
import numpy as np

# 定义小波变换函数
def wavelet_transform(signal, wavelet='db4', level=1):
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)
    return coeffs

# 定义小波反变换函数
def inverse_wavelet_transform(coeffs, wavelet='db4'):
    reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet)
    return reconstructed_signal

# 定义变步长widrow-hoff lms算法函数
def blms_filter(signal, desired_signal, mu=0.01, filter_len=32, delta=1e-5):
    # 初始化滤波器系数
    w = np.zeros(filter_len)
    # 初始化误差序列
    e = np.zeros(len(signal))
    
    # 实现滤波器
    for n in range(filter_len, len(signal)):
        x = signal[n-filter_len:n]
        y = np.dot(w, x)
        e[n] = desired_signal[n] - y
        norm_x = np.linalg.norm(x)
        mu_n = mu / (delta + norm_x**2)
        w += mu_n * e[n] * x
        
    return e, w

# 定义语音降噪函数
def speech_denoising(signal, noise_level):
    # 对语音信号进行小波变换
    coeffs = wavelet_transform(signal)
    # 分解出高频噪声信号
    noise_coeffs = [np.zeros_like(coeffs[0])]
    for i in range(1, len(coeffs)):
        noise_coeffs.append(np.where(np.abs(coeffs[i]) < noise_level, 0, coeffs[i]))
    # 对高频噪声信号进行小波反变换
    noise_signal = inverse_wavelet_transform(noise_coeffs)
    # 估计语音信号的频谱
    speech_spectrum = np.abs(np.fft.fft(signal))
    noise_spectrum = np.abs(np.fft.fft(noise_signal))
    # 将语音信号和噪声信号的幅值谱相减得到理想的频谱
    ideal_spectrum = np.maximum(speech_spectrum - noise_spectrum, 0)
    # 将理想的频谱转换为期望输出信号
    desired_signal = np.real(np.fft.ifft(ideal_spectrum))
    # 使用变步长widrow-hoff lms算法进行滤波
    e, w = blms_filter(signal, desired_signal)
    # 通过滤波器估计语音信号
    denoised_signal = np.convolve(signal, w, mode='same')
    
    return denoised_signal

以上代码实现了一个基于小波降噪和变步长的widrow-hoff lms算法的语音降噪函数speech_denoising。该函数与之前的代码示例相似，不同之处在于使用了变步长的widrow-hoff lms算法进行滤波。在滤波器的更新过程中，使用了变步长系数mu_n，该系数可以根据输入信号的能量来自适应地调整步长大小，从而实现更好的降噪效果。