语音是人类沟通交流的重要媒介,是人与人面对面交流最重要的形式。然而在实际环境中,语音经常受到环境噪声的干扰,使语音带有噪声,降低了语音的可懂度,更有甚至,完全淹没语音信号,使交流变得无法实现。同时随着科技发展,各种智能设备的出现,人与机器的交互也更多依赖语音,而含噪的语音会严重影响语音交互的质量。语音降噪是语音信号处理非常有前景的技术,其目的是去除语音信号中的噪声。其方法是利用现代数字信号处理从含噪的语音信号中获取纯净的语音信号,抑制背景噪声,从而提高语音的可懂度和信噪比。当前语音降噪的算法较多,但是由于环境噪声的多样性,目前还没有一种通用的算法适用所有的噪声。本论文先介绍了语音降噪算法的背景、现状和意义；之后讨论了语音和噪声信号的特征特性,并详细介绍了语音降噪算法的主观和客观评价准则；研究了三种语音降噪算法,分别是谱减法、维纳滤波器法和卡尔曼滤波法,分析了这三种算法的优缺点和适用范围。着重讨论了谱减法的改进,同时提出了基于能量加权谱熵的谱减法,其算法复杂度一般、降噪效果好和算法运算延时小,可以满足实时系统处理要求。本论文在讨论了算法之后,详细讨论了能量加权谱熵的谱减法在ARM处理器上的实现,并对降噪效果进行了主客观测试。测试结果表明,含噪语音经过本系统处理后,可以一定程度抑制背景噪声,提高语音的信噪比,改善语音的可懂度。