现实生活中，语音信号在传输过程中不可避免的会受到周围环境、传输介质等因素带来的噪声干扰。因此，语音去噪是非常必要的语音信号处理的手段。语音去噪经过多年的研究，已经提出了多种去噪算法，比如维纳滤波法、谱减法、谐波增强法等。小波变换作为一种新的数学分析工具，它是一种多尺度的信号分析方法，可以通过伸缩因子和平移因子对信号进行多尺度分析，目前在语音去噪方面得到了广泛的应用。本文在小波变换的基础上，围绕阈值去噪法和模极大值法开展以下研究：首先，阐述了基于小波变换的阈值去噪的方法，重点分析了小波阈值去噪过程中小波分解层数，小波基和阈值参数选择规则。在传统的硬阈值和软阈值函数去噪的基础上，通过结合两种方法的优缺点，研究了一种改进的阈值函数。通过Matllab仿真结果直观的比较均方差和峰值信噪比两个标准来证明改进的方法具有更好的去噪效果。其次，本文对小波模极大值去噪方法进行了探讨，模极大值法也是一种经典的去噪方法。由于信号的小波变换模极大值随着尺度的增加而增加，而噪声的小波变换模极大值点的平均密度随着尺度的增加而减小，此特点作为该去噪方法的依据。本文在模极大值去噪的基础上研究了一种改进的模极大值方法，该方法将自适应阈值和模极大值法结合起来。通过实验仿真比较说明该算法具有很好的去噪效果。最后，为了进一步分析小波阈值法和模极大值法这两种方法的去噪效果，通过比较在不同输入信噪比情况下的去噪效果，得出小波模极大值方法在信噪比比较低时去噪效果要优于阈值法。