基于自适应噪声消除的语音增强算法，在免持电话、远程会议系统、蓝牙耳机式送话器、助听器等通信终端和电子设备中，有着广泛的应用。本文中，我们针对算法在实际应用中存在的问题，一方面深入研究了自适应滤波器的迭代更新，另一方面，我们致力于将自适应滤波和后处理单通道语音增强结合起来，从而构建一个完整的自适应噪声消除系统，并针对实际应用中可能出现的采样率不一致问题，提出了一个解决方案。　　 依托双通道自适应噪声消除这一应用背景，我们选择频域分块的滤波器结构，并着力构建一套鲁棒的频域自适应算法。首先，我们介绍了频域块更新LMS算法(BLMS)和频域分块自适应算法(PBFDAF)；然后，重点讨论了PBFDAF算法分频带更新的步长控制问题，推导出了一个理想的步长因子表达式，并给出了该步长因子的估计方法，此外，引入了双滤波器结构，辅助控制滤波器的迭代更新，以保证在cross-talk隋况下，滤波器仍然保持较小的稳态误差和良好的鲁棒性；对自适应滤波系统的残余噪声，我们采用了一个基于音频掩蔽效应的后处理滤波算法对其进行抑制，通过保留一部分听觉阀值之下的噪声信息，保持了原始语音的质量，并避免了音乐噪声；然后，我们在TMS320C6416 DSP定点平台上实现了上述自适应噪声消除算法；最后，针对实际应用中可能出现的两通道信号间实际采样率不一致的情况，我们提出了一个基于相关性的采样率差异估计方法，在一个频率范围内对两相关信号进行采样率差异的估计。