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目前语音通信已经在很多领域得到了越来越广泛的应用，而增强技术的研究对提高语音通信质量起着至关重要的作用。传统的语音增强方法多采用时域或频域线性滤波方法，存在着保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾，对于瞬间信号、宽带噪声信号、非平稳信号等具有一定的局限性。而八十年代发展起来的小波变换理论由于具有时频局部化的特点，为解决这一问题提供了有力的工具。
本文在小波变换基础上进行语音增强算法的研究。文中对三大类基于小波变换的语音增强算法做了介绍和比较，并对研究最多，应用最广的小波阈值算法中的两个关键问题：阈值函数选取与阈值原则确定进行了探讨。小波阈值算法可以有效的去除语音信号中混杂的加性高斯白噪声，但是会存在一定程度的剩余噪声和语音失真现象，影响语音的可听度。另外这种算法对有色噪声和相关噪声的处理效果也不理想。因此需要结合人耳听觉特性的掩蔽效应进行语音增强。本文用感知小波包分解模拟和分析了人耳的掩蔽特性。
本文改进并实现了基于小波变换和人耳掩蔽效应的语音增强算法。在信噪比较低时，常规掩蔽算法中的感知滤波器增益因子偏小，影响了增强后语音质量。因此本文在人耳感知特性的限制条件下，通过推导增益因子的上下限，提出它的一种简单通用的改进形式。这种算法是通过控制其中一个参数使得在噪声掩蔽和增强后语音质量间取得一种折中，通过选择合适的参数值，可以使两者之间达到最好的折中。实验结果表明该方法可以在一定程度上改进语音的可听度，在多种噪声特别是有色噪声和非平稳噪声下都能取得较好的效果，对于较低信噪比的语音也能获得一定改善。