全面罩在蛙人水下作业、火场救援以及危险品生产等很多方面具有广泛用途。面罩佩戴者发出的语音与正常空气中的语音频谱结构不同,因此空气中的语音质量评价算法不一定适用于面罩语音。语音质量是评价语音增强算法效果的一项重要指标,因此找到适合评价面罩语音的质量评价算法显得尤为重要。本论文对经过增强的面罩语音的质量和可懂度进行综合评价,重点分析五种客观质量评价算法对于空气语音和面罩语音的评价适用性,对比三种增强算法对面罩语音可懂度的改变。本文研究的主要内容如下:(1)面罩语音增强。采用维纳滤波和对数谱最小均方误差(LSA-MMSE)算法分别对叠加不同信噪比粉红噪声和海浪噪声的面罩语音和空气语音进行增强。通过对比面罩语音和空气语音的语谱图来分析两种语音的不同特点,以语谱图形式呈现两种语音在相同信噪比和背景噪声条件下的增强结果,并分析增强效果。(2)语音质量客观评价算法对经过增强的面罩语音和空气语音的适用性分析。对分段信噪比(SegSNR)、对数谱距离(LSD)、梅尔倒谱距离(Mel-cd)、改进的巴克谱失真距离(MBSD)以及语音感知质量评价(PESQ)五种音质客观评价算法设计实验,详细分析以上五种客观质量评价的实验结果,研究表明MBSD适合评价粉红噪声下经LSA-MMSE增强的面罩语音,不适合评价海浪噪声下的面罩语音,PESQ适合评价海浪噪声下的面罩语音,不适合评价粉红噪声下经维纳滤波增强的空气语音。SegSNR和LSD的适用范围最广,Mel-cd不适合评价两种语音。(3)结合噪声追踪算法改进一种基于理想二值掩蔽(IdBM)的增强算法。将掩蔽阈值的设定由二值改进为根据每帧噪声估计结果而变化的浮值掩蔽(IRM)算法。在对噪声进行功率谱估计时,采用一种低复杂度的噪声追踪算法,结果显示该算法能较好地估计噪声。(4)对比语音增强算法对面罩语音可懂度的影响。针对粉红噪声和海浪噪声下的面罩语音,分别采用维纳滤波、IdBM和IRM对加噪语音进行增强。用短时客观可懂度(STOI)来评估增强算法对面罩语音可懂度的改变。实验结果显示维纳滤波虽然能提高面罩语音质量,但可懂度反而下降。IdBM可以大幅提高面罩语音可懂度,经IRM增强的面罩语音STOI值高于IdBM。