语音降噪技术已经广泛的应用于各种便携式电子产品中,如手机、助听器等。一种好的降噪算法要兼顾算法的应用场合、效果、算法复杂度以及可实现性等因素。本文首先提出一种基于统计模型的降噪算法,假设带噪语音和噪声的傅里叶系数服从高斯统计模型分布,得出信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)更新和噪声更新的方法,并在此基础上,使用谱减法对带噪语音进行降噪;然后,在客观评价方面,通过三种客观评价方法:频率加权分段信噪比评价方法,语音质量感知评价和综合质量测量,对本文提出的基于统计模型的降噪算法、多通道谱减法和基于对数的最小均方误差幅度估计方法进行了比较,实验结果显示,本文提出的算法要好于多通道谱减法,且效果接近基于对数的最小均方误差幅度估计方法;在主观评价方面,对7位人工耳蜗植入者进行了言语可懂度测试,实验结果显示,本文提出的算法对信噪比听力阈值较高的人工耳蜗植入者有一定的效果;最后,通过Ezairo5910 DSP实现本文提出的降噪算法,并对误差产生的原因和DSP效率进行了分析。