船舶航行中,船舱内经常会受到外部的海浪声、船舶动力装置产生的机械噪声、其它辅助装置自身振动及吸排气引起的噪声的影响。船舶噪声关系到行船的安全,船舱内过强的噪音会严重影响通信系统的正常使用,进而影响行船指挥,因此需要采取语音降噪措施,为航海通信系统提供清晰度较高的语音信号。语音降噪算法根据输入源的多少可分为单麦克风降噪和麦克风阵列降噪算法,本文主要对单麦克风算法进行了研究,并在DSP上实现了算法。本文分析了当前语音降噪算法研究现状和研究目的,依据语音信号的心理声学特征,对比常用的单麦克风降噪算法优缺点,针对常用的谱减法存在的“音乐噪声”等缺陷进行改进,在此基础上提出了一种子带自适应噪声抑制方法。通过WOLA滤波器组和基于心理声学模型的子带划分,采用对环境噪声估计较好的最小值跟踪法对噪声进行估计,又根据心理声学模型的非线性变化,由后验和先验信噪比生成快变的非线性降噪增益,引入慢变的基于噪声声压级估值的子带增益下限阈值函数,最后利用峰值跟踪函数对降噪增益进行平滑并应用于带噪语音,再加上跟踪和释放时间系数的精细选择等算法,明显提高了言语清晰度。实验部分通过主观的测听平均字识别率对比言语清晰度的变化,子带自适应降噪算法中基于心理声学模型的子带划分、下限阈值函数和增益平滑等3种算法将言语清晰度提高了13%到35%,可满足船舶航行中通信系统的语音清晰度要求,此外这3种算法还可用于其他类型的降噪方法中,对改善环境噪声和提高船舶航行安全有一定的实用价值。本文的子带自适应降噪算法在超低功耗Ezario7100 DSP处理器系统上进行实现,并用专业的仪器设备及测试软件,对实验结果进行了测试,通过对增益公式的量化处理使整个算法的运行效率提高了近30%。