随着时代的进步,各种计算机语音应用系统与通信技术飞速发展。许多性能优良的语音系统使用了语音增强技术。语音增强的目的是消除背景噪声的影响,改善语音质量,提高人们间的通话的清晰度,提高各种后续语音处理系统的运行效果等。随着小波分析的提出,在时频小波域进行的语音增强成为人们的研究热点之一。随着对小波分析研究的展开,人们提出了在语音处理领域有重要作用的听觉小波包分解方法,为语音增强方法开辟了一片令人期待的新领域。鉴于人耳听觉特性与最小值统计方法在频域语音增强方法中运用已经取得的良好效果,本文将在小波域中对这些方法的基本原理进行研究并将这些方法修改应用于时频小波域的语音增强处理中。本文系统研究了基于各种听觉感知特性的小波时频域语音增强算法,主要研究工作如下:1.分析了听觉小波包分解在语音增强中的应用。本文介绍的单通道语音信号的听觉小波包分解方法,依据现实中人耳存在临界带的特性,把语音信号分解到各个与临界带对应的听觉小波子带当中,便于进一步的去噪处理。2.给出了在小波域运用最小值统计方法进行小波阈值估计的方法。此方法利用修改的最小值统计方法在各个听觉小波子带中动态跟踪估计出噪声能量,并根据此噪声能量计算小波阈值。实验表明,本文的阈值估计算法能够在有色时变噪声环境下,动态跟踪噪声能量并设置阈值,为后续的小波阈值函数去噪方法提供有效保证。3.提出了基于人耳听觉掩蔽效应的阈值函数方法。根据不同频率间的信号会出现掩蔽,影响人耳的听觉阀值这一特性,构造一种能够根据当前语音信号在各个频率段的分布而产生的掩蔽阈值,动态调节函数参数以控制抑制噪声的强度的阈值函数。实验表明,本文方法可以达到良好的背景噪声抑制与产生较小的处理失真,取得了较好的增强效果。