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传统的助听器语音去噪方法如谱减法、维纳滤波法等都因计算量大、结构复杂而限制了其实际应用，对一种基于Kalman自适应算法的语音去噪方法进行了分析，在此基础上，对提出的方法进行了实验仿真和误差分析。结果表明：通过Kalman自适应去噪，语音特征参数LPC倒谱系数误差更小，合成语音后的辨识率更高，且除去噪声的同时没有引入新的噪声。