语音信号处理这门学科,支撑着人类信息交流的有效进行。近年来,无论在民用还是军用领域的通信系统中,都有着越来越广泛的应用,发挥着不可替代的作用。其中,语音增强是关键技术之一,主要是对采集到的染噪信号进行处理,提高人耳听觉系统的可接受度和语音的可辨认度。本论文介绍了语音增强领域相关算法的原理,语音增强质量的评价方法,给出了相关算法的性能总结。此外,还介绍了盲信号处理领域的独立分量分析算法,并且将其中基于负熵的fastICA算法应用到语音增强中来,介绍了该算法的核心思想,相关术语的定义,负熵的逼近方法等,最后构造了第二路观测信号。本论文先经过仿真实验验证了第二路观测信号最好是噪声的模拟,随后提出两种构造第二路观测信号的方法:一是截取待处理信号的最开始短暂的寂静段代替模拟噪声;二是寻找整段待处理信号功率的谷点代替模拟噪声。本论文提出的两种方法有各自的适用环境,在不增加算法复杂度的基础上,不但解决了算法移植过程中碰到的问题,且实现简单,为语音增强领域新算法的研究提供了参考。仿真实验表明,本文提出的两种fastICA算法移植方法提高了增强后语音信号的主观听觉指数,实现了语音增强的两个目标。