电磁波作为信息的载体,对其的监测是获取信息的一种有效手段。而无线语音通信在无线通信中占据着重要的地位,因此,对模拟话音通信的监测更是军事及民用领域中获取情报的重要手段。对模拟话音信号监测需要先进的采集处理设备,原有的设计基于多个分离式接收机,每个接收一路话音,这种设备体积、数量庞大,只适合在条件好的基地使用。对于移动式、小型平台,需要一种新型的具有多路同时侦听,适合多种通信调制方式,模块化便携式的接收采集设备。由于语音信号在无线传输过程中不可避免的会受到包括自然噪音和人为噪音在内的外部噪音干扰、网络通信的干扰以与通信网络间的干扰,以及由通信设备本身的问题引入的噪声,使得原始干净的语音信号混入了各类噪声,监听人员长期工作在强噪声的环境中,易受到听力和心理上的伤害,因此需要对含噪语音信号进行去噪处理,以提高语音的质量。本论文以上述需求为背景,针对实际接收信号的噪声情况,开展了以噪声识别和去噪算法为基础的研究和仿真分析,在基于Zynq-7000的嵌入式射频收发硬件平台上搭建了语音信号采集和处理环境,完成了算法在基于Zynq-7000的嵌入式射频收发硬件平台上的实现。本文具体研究内容如下:首先,论文研究了语音信号采集处理系统方案和各功能模块,详细讨论了信号采集功能模块设计,并着重介绍了基于Zynq-7000的嵌入式射频收发硬件平台。其次,针对模拟语音信号受噪声影响情况,提出了一种基于直方图分析和模糊聚类的数据分段算法和一种新的基于子带能量分析的语音信号段识别算法,新的算法以噪声和语音在时频域分布上存在的差异为特征,通过运用聚类分析和时频域子带能量统计分布分析方法,实现了对语音信号段和强噪声信号段的识别和标识。最后,搭建了 Zynq-7000平台上应用程序运行环境,详细介绍了启动SD卡所需的U-Boot、Linux内核、设备树文件的配置和编译,以及语音信号处理应用程序的算法实现思路,实现了算法移植到硬件平台。同时对语音信号采集处理系统中的信号采集功能和信号处理功能分别进行了验证。