现实生活中的语音信号在产生、传输和接收的过程中不可避免地受到各种干扰噪声的影响。噪声会降低语音处理系统的性能,影响正常的语音通信。为了在噪声环境下提高语音信号的质量,就需要对其进行降噪处理。语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的主要目标就是在接收端尽可能地从带有噪声的语音信号中提取出纯净的话音,从而改善语音的清晰度和可懂度。本文主要讨论了语音增强系统在强噪声背景条件下的语音增强问题。根据研究的内容,论文大体可以分成两大部分。其一是算法的研究与仿真。首先给出了语音信号处理的基本理论,它是语音增强算法研究和实现的基础。随后详细探讨了两种基于短时谱估计的传统语音增强算法——谱相减法和STSA-MMSE算法。通过实验测试并比较了这两种算法的语音增强效果。同时,为了提高强噪声环境下的语音质量,本文引入了独立分量分析(ICA)方法,具体分析和仿真了快速独立分量分析(FICA)算法。最后将各种算法应用于强噪声下的语音增强仿真实验研究,综合分析比较了各种算法的性能。其二是系统的硬件处理平台设计和算法移植。基于前一部分的仿真实验结果,选择将FICA算法移植到DSP处理器上。本课题讨论的语音增强系统选用了TI公司的TMS320VC5509处理器作为硬件处理平台的核心,该系统主要包括数据采集模块、数据处理模块以及数据传输模块等。实验证明,该系统具有较好的实时处理能力,在强噪声环境下,可以获得比较令人满意的语音增强效果。