在水下作业和各种救援任务等活动中佩戴的面罩,使得佩戴者发出的语音发生改变,加之周围环境噪声的影响,导致语音质量变差,阻碍了正常通信。因此,面罩语音增强算法研究对改善各类环境中的通信质量有着长远的意义。语音增强算法是一种通过抑制噪声干扰,实现从带噪语音中提取尽可能干净的原始语音,从而降低噪声污染的方法。针对面罩语音增强,本文主要研究了以下内容:(1)面罩语音特性研究。为了充分掌握面罩语音的特性,利用短时能量、短时平均幅度差函数、基音周期和语谱图对面罩语音与空气语音进行对比分析,总结面罩语音的时频域特征。(2)经验模式分解(EMD)和压缩感知语音增强算法研究。采用EMD小波阈值去噪法分别实现对空气语音和面罩语音的增强,结果表明该算法对两种语音都有增强效果。在利用小波稀疏,哈达码矩阵观测的前提下,分别采用基追踪算法、匹配追踪算法、正交匹配追踪算法和分段匹配追踪算法进行语音增强,实验结果表明分段匹配追踪算法增强效果优于其他几种方法,但增强效果有限。(3)结合EMD与压缩感知的面罩语音增强算法。分析带噪语音EMD后各模态分量性能,验证直接去除含噪较多本征模式函数(IMF)法进行语音增强的效果。研究离散余弦基和小波变换基的稀疏性,以及随机高斯矩阵、部分哈达码矩阵和行阶梯矩阵的重构性能。提出先对带噪信号的高频IMF进行小波阈值降噪,再对处理后的所有IMF分量进行小波变换、哈达码矩阵观测,最后利用改进的稀疏度自适应正则化压缩采样匹配追踪算法重构的语音增强算法。实验结果表明,此算法与单使用压缩感知和EMD小波阈值法相比,取得的增强效果更好。(4)结合改进K奇异值分解与变分贝叶斯鲁棒主成分分析法的面罩语音增强算法。研究分析低秩矩阵恢复中奇异值迭代阈值法、加速近端梯度法、拉格朗日乘子法三种方法的语音信号恢复性能。引入变分贝叶斯鲁棒主成分分析法并通过实验仿真对去噪效果进行分析。提出基于改进K奇异值分解的变分贝叶斯鲁棒主成分分析增强算法,实验结果表明该算法能有效实现带噪面罩语音的增强。