在公检法系统中,音频侦察人员的鉴别工作是法律强制机构调查手段的重要组成部分,对于电话的对话、采访、还有隐蔽监听等方面录音取证,以及录音的文字转录都可以作为关键的证据。然而,由于外界种种噪声干扰的存在,这些证据的可懂度往往很低,从而影响了其可信度。音频信号修复是建立在先进的信号处理算法基础上的,其研究目的在于从既包含有用音频又包含无用音频的信号中去除无用音频,从而提高音频文件的可懂度。本文介绍了音频信号的基本知识以及线性预测的基本原理,详细阐述了基于AR模型以及最小均方误差的LSAR音频信号修复算法,分别对多模块噪声处理平台中的脉冲干扰消除以及截幅修复模块进行了针对性的研究。在脉冲干扰消除模块中,通过研究脉冲干扰的特点,提出了基于音频残差域的检测算法,分别应用简单直线插值算法以及LSAR修复算法完成对受损信号的修复;在截幅修复模块中,通过研究截幅失真特性,提出了基于峰值的检测算法,应用LSAR修复算法完成对受损信号的修复。分析算法得到的实验结果,以及在各自测试集上从PESQ、信噪比角度给出的主客观评价可知,该修复算法对受损信号具有一定的修复效果,提高了音频文件的可懂度。