语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号处理的应用极为广泛,其中的主要技术包括语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等。而实际应用环境中由于背景噪声的存在,严重影响了这些技术的应用。如何有效的去除各种噪声,得到有用的语音信息就变得非常重要。语音增强技术随着时代正逐步走向实用,先后出现了各种各样的增强算法。本文首先介绍了目前应用广泛的几种语音增强算法,并简要的论述了各自的优缺点。传统语音增强多是基于单双麦克风的,这种情况下语音与噪声同时存在于一个通道中,语音信息与噪声信息必须从同一个信号中得出。而在一个多通道语音系统中,各个通道之间存在着某些相关的特性,这些特性对语音增强的处理十分有利,且麦克风阵能够利用空间信息,从而麦克风阵语音增强已经成为一个研究热点。在信号处理的学科中,子带语音增强技术是将信号通过不同频带的滤波器,把信号分解到不同频带的子带中,这样各子带信号可以分别进行相应的处理,并减少处理时间。完全重构滤波器组在子带编码中得到广泛的应用,但是这些滤波器组很少适合子带自适应滤波,因为当子带信号通过具有任意幅度和相位响应的滤波器时,这些完全重构滤波器组消除混叠影响的性能得不到保证,故本文研究了一种子带自适应滤波器组。本文通过子带技术与麦克风阵列理论的结合,设计出基于滤波器组广义旁瓣相消器(GSC)麦克风阵语音增强结构,该结构中采用了经典的语音端点检测技术,即在子带信号中判断语音段与噪声段,自适应滤波器系数分别做出处理。在深入的理论分析基础上,分别对基于滤波器组GSC麦克风阵语音增强系统在不同噪声环境下进行了仿真,仿真结果表明,基于滤波器组GSC语音增强系统在一定程度上能够很好的消除环境噪声,但仍然存在一些缺陷,针对这些缺陷,作者对该结构提出了一些改进措施。仿真结果表明,改进后的系统在散射噪声及噪声不相干的环境中仍然具有良好的消噪及抗干扰性能,值得我们进一步的研究。最后,对本文的结果及结论进行了总结,并对今后的研究工作提出了自己的几点意见。