语音信号去噪滤波是信号处理领域中一个重要的组成部分。小波分析由于能同时在时域和频域中对信号进行分析，所以它能有效地实现对信号的去噪。由于可用于去噪的小波母函数是一个集合，在实际应用中采用合适的小波函数才能得到最好的去噪效果。此外采用同一种小波对同一个信号进行去噪处理的时候，阈值的选取直接关系到去噪效果的优劣。如果阈值选取过小，那么有一部分的噪声小波系数将不能被置零，从而在去噪后的信号中保留了部分噪声信息，使去噪的效果变差。如果阈值选的偏大，则会将一部分有用信号去掉，使得去噪后的信号丢失信息。本文针对这两个问题进行了一些研究。主要采用5层db3小波作为母小波函数，并且使用四种阈值选取方法和不同强度的噪声调整准则对带噪语音信号进行去噪分析。然后在短时傅里叶变换(谱相减法)的基础上提出一种新的阈值去噪方法——小波系数相减法，此方法基于sure无偏估计，在自适应搜寻最佳阈值的的基础上满足对时变信号的实时处理。最后，利用Matlab7.0对本文算法进行了仿真，并与谱相减法去噪效果进行了对比，结果显示自适应小波系数相减法能有效抑制噪声干扰，较大幅度的提升语音信噪比。