在电子通讯设备和语音识别系统中，回声将会严重影响系统的性能和用户的体验感。本文主要对噪声环境中的回声压制算法进行深入研究。本文将采用基于频谱修正技术和维纳滤波技术的回声压制算法，对其在双端讲话状态、噪声环境等条件下的性能做出了相关的改进。在保证语音质量的同时提高回声压制的性能是本文的重点研究内容。　　本研究主要内容包括：⑴针对时域FIR滤波器的阶数高和计算复杂度高等问题，可以采用基于频谱修正技术的回声压制算法，并且提出一种基于时频自适应平滑因子的回声压制算法。在回声路径发生变化或者语音的状态发生变化即由单端讲话状态过渡到双端讲话状态或者双端讲话状态过渡到单端讲话状态时，为了快速跟踪这种变化，采用时频自适应的平滑因子来控制历史信息和新的信息对先验信号回声比的影响，同时保证在平稳状态下语音信号的短时平稳特征。⑵为了提高双端讲话检测算法的准确性，提出一种基于Beta混合模型的频域双端讲话检测算法。用Beta混合模型对互相关函数进行建模，并用EM算法来解决隐变量估计的问题。根据似然判断准则得到在每一个频率点近端目标语音存在概率。仿真测试表明，该算法对回声路径具有比较好的鲁棒性，并且双端讲话检测错误概率低。⑶针对信号在各频率段能量分布不同，提出一种自适应的回声压制因子的多带回声压制算法。该算法估计每个频带的信号回声比，并且根据信号回声比自适应的调整回声压制因子。一个比较大的回声压制因子，会导致近端目标语音质量下降;而比较小的回声压制因子，则会导致残留回声过大。新算法在回声压制性能和语音质量之间有一个比较好的折中，同时使输出信号与纯净语音信号之间的Itakura-Saito距离变小。该算法给出了单通道回声压制算法的普遍形式，具有一定的理论意义。⑷为解决噪声环境中，回声抵消的性能下降，目标语音可懂度降低等问题，提出了一种基于语音存在概率的回声压制算法。该算法通过近端目标语音和回声信号不存在概率估计噪声频谱，用最小均方误差方法估计回声信号，然后将这两个干扰信号一起通过维纳滤波器进行压制。该算法提供了频域框架内用语音存在概率将这两种干扰信号结合起来进行处理的新思路。