在噪声环境下，语音处理系统的性能会大大降低，严重影响语音处理质量。因此，语音增强作为消除干扰噪声的语音前端处理，是非常有必要的。本文主要研究了Fan-chirp变换域的语音增强算法，第一次将Fan-chirp变换应用到了语音增强算法中，基于Fan-chirp变换的特点，研究了chirp速率的估计方法和Fan-chirp变换域的噪声估计算法，结合了梳状滤波器和基于超高斯混合模型的最小均方误差估计，实现了Fan-chirp变换域的语音增强算法。具体的研究工作如下：首先，由于Fan-chirp变换需要chirp速率作为参数，本文提出了一种估计chirp速率的方法，提出了三种不同的计算测度，通过循环遍历寻找测度极值的方法，可以在低信噪比下准确估计chirp速率。其次，基于Fan-chirp语谱能量集中的优点，提出了一种Fan-chirp变换域的噪声估计算法，与两种经典的噪声功率谱估计算法进行了对比，表明本文算法能有效地估计噪声。最后，研究了Fan-chirp变换域的语音概率模型，得出了含噪语音服从超高斯混合分布的结论，结合频域梳状滤波器和基于超高斯模型的最小均方误差估计，实现了Fan-chirp变换域的语音增强。实验中对不同信噪比的白噪声和babble噪声的含噪语音进行了语音增强，将本文方法与两种经典的语音增强算法进行了对比，各种主客观评价指标表明了本文方法的有效性。