在移动通信、助听器和说话人识别等应用中,语音信号常受到噪声干扰,从而使系统性能下降,甚至不能工作。语音增强技术就是从含噪语音中提取出期望的语音信号。近年来,随着传感器网络的兴起,无线声学传感器网络也得到快速发展,并可应用于国防军事、人机交互、环境监测等领域。无线声学传感器网络能够感知监测外界环境,并进行数据计算处理,与网络中节点进行通信,实现信息共享和节点协作,进行语音增强处理。本文对麦克风阵列语音增强技术和无线声学传感器网络特点及功能进行了深入研究,并在此基础上,提出来了两种分布式语音增强算法,进行了相应的性能仿真验证。本文主要工作如下：(1)提出了基于分布式一致性和MVDR的分布式语音增强方法。该方法首先利用随机网络生成算法生成随机网络,进行声源数据采集；然后利用对MVDR算法进行研究,分解含融合中心MVDR算法到每个节点上,在每个节点上实现MVDR数据预处理；最后利用基于平均Metropolis权的分布式一致性算法进行一致性平均迭代,实现每个节点都能获得一致的语音增强效果。实验结果表明,此分布式算法能够有效抑制非相干噪声的干扰,每个节点都能获得接近声源信噪比的增强信号。(2)提出了基于一致性LMS的分布式语音增强方法。该方法利用随机无线声学传感器网络采集观测区域内的声源信息,并对此信息利用基于最小均方误差准则和临近节点通信准则,进行一致性LMS迭代,实现了相干噪声情况下的分布式语音增强。实验结果表明,此分布式算法能够有效抑制相干噪声的干扰,以较少的迭代次数就可以获得较接近声源信噪比的增强信号。