语音中典型的瞬态噪声是一段突发的、脉冲式的信号和一段短时衰减振荡过程构成。瞬态噪声的存在严重干扰语音质量。由于其占有较宽的频带,与语音信号在时频域有较多重叠,因此传统的语音噪声抑制算法不但无法有效抑制瞬态噪声,而且还可能引入失真。本文在研究已有瞬态噪声抑制算法的基础上,设计了两种新的瞬态噪声抑制算法,论文主要工作如下：(1)基于瞬态噪声谱估计及谱增强的思想,设计了一种基于改进的最小控制递归平均(MCRA)以及最优修正对数谱幅度估计(OM-LSA)的瞬态噪声抑制算法。将瞬态噪声视为信号,根据改进的MCRA算法来估计观测信号中慢变语音和背景噪声的时变功率谱分布,并通过OM-LSA算法估计瞬态噪声的功率谱。最后,再次使用OM-LSA算法同时抑制瞬态噪声和背景噪声。(2)基于检测-修复的策略,提出了一种基于Gamamtone频率倒谱参数(GFCC)与语音信号重建的瞬态噪声抑制算法。在检测阶段,利用人耳听觉特性,提取基于Gammatone滤波器的听觉模型倒谱特征参数,并利用语音信号和瞬态噪声GFCC司的差异检测瞬态噪声。在瞬态噪声抑制阶段,利用语音信号的短时平稳性及相关性,提出了一种基于前后帧双向线性预测的语音信号重建算法。本文对这两种算法的性能进行了评测,完成了语音质量客观测试和主观测试,并与传统的算法进行了比较。实验结果表明,本文所提两种算法与传统算法相比,有效地改善了消噪过程引入的失真,主观听觉感受也有一定的提高。