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语音增强是语音信号处理的重要分支，也是语音编码、语音识别、语音合成等技术的重要预处理环节。随着移动语音业务和人机交互通信技术的发展，语音增强的研究及其实际应用成为数字化通信中的一个重要研究方向。近年来随着数字信号处理技术的不断发展，许多过去看来非常复杂的语音增强算法的仿真和实时研究也成为了可能。
人们在语音通信过程中不可避免地会受到来自周围环境、传输媒介进入的噪声、通信设备内部噪声、乃至其他讲话者的干扰。这些干扰最终将使接收者接收到的语声已非纯净的原始语音信号，而是受噪声污染的带噪语音信号。语音增强的目的是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音。
本文首先介绍了语音前端处理中的端点检测技术，主要介绍实际广泛应用的能量过零率检测法，当背景噪声较小时用平均能量判断有无语音比较有效，而背景噪声较大时用平均过零率判别有无语音比较有效。基于短时谱估计的增强算法具有适应信噪比范围大、方法简单、易于实时处理等优点。接着具体介绍了基于短时谱估计中的基本谱减法(SS)以及改进谱减法(ISS)。在第三章中，针对谱减法不足带来的“音乐噪声”，提出了两种改进的谱减法：基于自适应平滑的非线性谱减法(ASNSS)和扩展谱减法(ESS)。通过Matlab软件仿真实验表明：两种改进的增强算法可以有效地消除背景噪声。通过试听，音乐噪声大大的减小了，增强后的语音可懂度明显得到提高。接着在第四章介绍了评价语音增强质量的主观和客观评价标准。最后介绍了语音增强算法DSP实时实现的硬件平台SZ DSPD型机语音处理模块，验证了扩展谱减法算法的实时实现。