电子耳蜗是目前恢复重度感音性耳聋患者听觉感知的唯一装置，在安静环境下已能取得较好的使用效果，但在噪声条件下其语音感知与声调识别的性能下降严重，故研究适用于电子耳蜗的语音增强技术对其使用者来说具有重要意义。电子耳蜗语音编码算法中，时域包络和精细结构是对语音清晰度和可懂度起着非常重要作用的两个信号，包络信息对语音感知起主要作用，而精细结构对声调识别的作用更大。本文在对电子耳蜗的语音编码策略和增强算法研究的基础上，提出了一种结合时域包络增强和精细结构提取的语音增强算法。针对传统电子耳蜗语音增强算法中的增益函数在背景噪声消除和减少语音失真这两方面失衡的问题，提出一种自适应增益函数。首先在子频带中采用最小递归平均算法进行噪声功率谱估计，根据最小代价准则提出最优平滑因子，并应用于信噪比估计，最终结合人耳掩蔽阈值实现增益函数自适应调节，实现时域包络增强。针对目前电子耳蜗编码算法多为西方无声调语言设计，对汉语音识别能力较差的缺点，提出了在子频带中使用一列高速率的正弦脉冲表征过零点时刻的方法对语音的时间精细结构进行提取，再把精细结构信息调制到增强的时域包络上，最终实现语音增强。对本文算法进行实验仿真，与电子耳蜗其它几种语音增强算法对比，结果表明：本文算法获得了最好的听觉感知性能，在噪声环境下受试者的语音识别和声调感知能力得到明显提高。