语音在实际的获取和传输过程中，会受到各种各样的噪声以及其他讲话者的声音的干扰。这些干扰直接影响着接收到的语音信号的质量，甚至也会对其他语音信号处理系统的实现效果和性能造成影响。语音增强就是对语音信号进行消噪处理，是改善语音质量的一种较为有效的手段，目前已经成为处理语音信号的核心技术之一。本文在学习和研究语音增强基础知识和已有语音增强算法的基础上，主要进行的研究和创新点如下：首先，本文在小波去噪基本原理的基础上实现了基于小波变换模极大值法去噪和阈值法去噪的语音增强方法。通过仿真实验结果可知，两种方法的去噪效果都很好，当信号中混有白噪声时，用模极大值法和阈值法都能较好的去除噪声；但是当信号中出现较多奇异点时，阈值法的处理效果就远不及模极大值法的处理效果了。其次，本文在自适应滤波原理及基本的最速下降法和LMS算法基础上对LMS算法进行了改进。从仿真结果中可以看出，改进后的变步长LMS算法在取不同的步长μ时，都能较好地去除噪声，但是在滤波效果和收敛速度等性能上会有一定的差别。最后，把小波去噪和自适应滤波相结合对自适应噪声对消器进行了改进，使得在没有噪声参考源的情况下也能应用自适应噪声对消器。该方法首先用小波去噪法对含噪信号进行消噪处理分离出噪声成分，然后将分离出的噪声成分作为自适应滤波器的输入，再进行自适应噪声对消。从仿真实验结果中可以看出，改进后的自适应噪声对消器可以较好的去除信号中叠加的噪声，还原出原始信号，而且能更方便地应用于实际中。