随着电子计算机和人工智能机器的迅速发展，语音技术被应用在数字通信、智能控制等领域。由于语音信号的引入，打破了原有人机接口在地点和设备方面的限制，改变了人和机器之间的关系，使人对机器的操作更加便利，这将成为“智能化”控制设备的最佳途径。 但是，由于语音信号本身的复杂性以及各种应用环境与实验室环境的巨大差异，背景噪声和混叠语音干扰降低了语音识别系统、语音控制系统的性能，尤其在去除混叠语音干扰方面仍存在许多问题，如模型建立、计算量及硬件实现等。可以说，目前各方面的研究也都还在寻找比较完备的去除混叠语音干扰的手段。 针对这种情况，本文以语音识别技术在控制领域的应用为背景，将语音降噪、混叠语音分离技术结合起来，从提取语音特征入手，利用语音信号的非线性产生模型、能量分离算法，去除干扰语音的主要能量，尽可能多而且完整的保留有用语音的能量这一角度进行研究。在应用语音信号前对它进行前端的降噪处理，能得到相对纯净的语音信号。 论文主要研究内容如下： 1.对语音控制系统中前端语音滤波处理的必要性和可能性进行分析； 2.收集汉语语音数据(包括纯净语音、混叠语音干扰等)，为混叠语音的降噪分析提供实验依据； 3.通过阅读大量资料和对实验数据的分析，寻找算法的理论依据和去除与有用语音混叠的干扰语音的办法。从汉语语音特征角度考虑，利用能量分离算法，通过对干扰语音单个共振峰的能量分离操作，达到抑制干扰语音能量的目的，有别于传统的滤波方法； 4.通过MATLAB对3中推导得出的算法进行仿真验证，完成滤波算法的仿真。通过对信号的归一化处理，验证算法的滤波效果，在整个时间段内，输出信号与有用信号的相对误差大部分都在20％以下； 5.在算法仿真的基础上，利用DSPBuilder构建滤波系统的硬件加速模块，通过Avalon总线挂接到NiosⅡ处理器系统中。最后尝试以SOPC技术结合NiosⅡ软核处理器完成硬件实现的总体设计。 本课题研究的混叠语音降噪滤波算法适用于语音控制系统。在应用语音信号前利用本滤波算法对它进行前端的降噪处理，得到相对纯净的语音信号，在混叠语音分离技术尚不完善的情况下，一定程度上能达到净化处理的效果，提高了语音信号应用系统的精准度和适应性。因此，该算法从混叠语音分离技术尚不完善的现状来看，具有一定应用价值，并且有继续完善算法和尝试算法SOPC实现的必要性。