1、數(shù)字化的語音傳送、控制和識別是信息社會的基本組成部分之一。但是語音信號在獲取和傳送途中，都會不可避免的受到各類噪聲的干擾，不僅導致接收者聽到的語音質(zhì)量下降，還會影響語音控制系統(tǒng)和識別系統(tǒng)的正常工作。語音數(shù)字信號處理技術(shù)已廣泛地發(fā)展到了實用階段，語音增強技術(shù)則發(fā)展為該階段需要迫切解決的問題之一。語音增強的目的是消除噪聲干擾和提高語音可懂度。針對不同類型的干擾噪聲，要采用不同的語音增強策略，并且力圖在抑制背景噪聲的同時提高聽者的舒適度。

2、r>　　本文研究是建立在語音增強領(lǐng)域眾多學者的優(yōu)秀研究成果之上的，研究內(nèi)容呈依次遞進的關(guān)系，主要內(nèi)容大致概括如下:
　　1、簡要闡述了語音增強技術(shù)的基本原理和常用方法，分析了各類噪聲的性質(zhì)和對語音的污染情況。
　　2、對于平穩(wěn)噪聲干擾情況，本文將二次平滑引入語音活動檢測(VAD)算法中進行后置處理，改善了VAD法估計平穩(wěn)噪聲時出現(xiàn)部分偏差的情況，采用維納濾波來代替譜減法估計純凈語音，避免了“音樂噪聲”的產(chǎn)生。在兼顧了復雜度和

3、處理效果的情況下，該算法可以準確的估計出噪聲并取得較好的增強效果。用多種非平穩(wěn)噪聲對該改進算法進行適用性分析，結(jié)果表明該算法更適用于處理平穩(wěn)噪聲。
　　3、對于非平穩(wěn)噪聲干擾這一復雜情況，本文研究分析了數(shù)據(jù)遞歸法(DDR)，分別用vuvuzela、babble、train和car噪聲對該算法進行仿真試驗，驗證了該算法處理噪聲污染的有效性，同時也證實了本文改進的VAD方法對復雜度和有效性進行了較好的權(quán)衡。發(fā)現(xiàn)了適用于平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的

4、增強算法不一定適用于非平穩(wěn)噪聲，但適用于非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的增強算法一定適用于平穩(wěn)噪聲環(huán)境的規(guī)律。DDR算法的有效實現(xiàn)為后文理想二元掩蔽(IBM)算法的研究提供了支持。
　　4、提高可懂度是語音增強的重要目的。本文研究分析了能夠提高可懂度的IBM算法和諧波恢復(HR)算法。IBM算法是在DDR法估計噪聲方差的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的，仿真結(jié)果驗證了該算法提高語音可懂度的有效性。本文采用三級分頻段處理來改進了HR算法改善了傳統(tǒng)HR法卷積運算會產(chǎn)生