信息交互技术发展迅猛,人们对于信息交互设备的需求和要求在不断提高。现今,人与人、人与机器、人与设备之间的交流,发送指令、操作等都离不开语音。从人类社会发展至今,语音一直相互传达信息的重要媒介。语音是随机信号,有时变、非平稳的特点。所以人与人在进行日常交流时,语音信号非常容易受到来自周边环境的干扰,导致接收方无法准确接收信息。不仅如此,外界环境产生的各种干扰信号会造成语音信息传播时收到的语音信息的不准确。在此背景下,本文采用小波分析的思想,对带噪语音信号进行研究,具体工作如下:1、通过对两种基础信号处理算法特点和原理的分析,以及对以往各种语音增强算法的研究,引入小波变换算法,运用小波变换思维来处理语音信号。其中小波阈值去噪算法是本文的主要研究对象,全面分析小波阈值去噪算法。2、结合传统算法的优缺点,以及现有的小波阈值函数,提出改进的小波阈值函数。硬阈值函数算法在算法的建立上存在天然缺陷,这会导致在信号经过处理后,产生振荡。而信号在经过软阈值函数处理之后虽然有效避免了这个缺陷,但是语音信号失真严重。本文提出的新算法,加入新的可调节参数优化了阈值选取,面对不同的分解层数,调节阈值数值来适应不同的分解层级。在解决了传统阈值函数存在的问题的基础上改善,从而增强了算法的去噪效果。3、提出了将卡尔曼滤波法与改进算法联合去噪的方法,新联合去噪算法能够保持高水平去噪能力,是一种可行的增强算法。