伴随着智能设备的普及,语音通信已经成为人们生活中不可或缺的一部分。语音信号处理对语音信号的质量要求很高,然而拾取到的语音信号中带有噪声信号,使得该语音信号的清晰度与可懂性在语音系统使用环境复杂化的情况下严重下降。因此必须采用一些语音增强的方法对语音信号进行降噪处理。麦克风阵列语音增强技术可以利用空间滤波器的空间选择性对移动的目标声源进行实时跟踪,获得高品质的语音信号。本文基于麦克风阵列采用线性自适应滤波与非线性自适应滤波相结合的方法来对带噪信号进行处理,主要研究工作包括:(1)针对广义旁瓣抵消器对非线性噪声消噪能力不佳的问题,提出了一种麦克风阵列的协同自适应滤波语音增强方法。该方法用Legendre滤波器与线性滤波器组成协同滤波器来取代GSC中的阻塞矩阵,对目标信号进行同步跟踪阻塞。实验结果证明,麦克风阵列的协同自适应滤波语音增强方法既能抑制高斯噪声,同时对脉冲噪声也有不错的去除效果。(2)针对最小均方误差算法不能准确估算每一采样点的语音噪声的问题。提出了利用LMS线性自适应算法与三角扩展函数相组合,该方法对高斯噪声的去除能力强,但是对于脉冲噪声的抑制作用并不明显。当背景噪声中含有脉冲噪声时,将最小p阶均方算法替换LMS算法。实验证明,函数链接(LMP)自适应滤波能弥补函数链接(LMS)自适应滤波对脉冲噪声抑制能力上的不足。(3)针对小波变换中采用的硬阈值函数和固定阈值函数,对于不同的噪声源,消噪的效果好坏差距大的问题,提出了改进小波变换方法。该方法采用改进的阈值函数和小波熵自适应阈值来对小波系数进行处理,尽可能多的去除噪声小波系数,提高语音信号的质量。将函数链接自适应滤波方法与改进的小波变化结合,提出一种基于小波变换的麦克风阵列语音增强系统,该系统能实现在空间范围内对目标信号进行空域滤波的同时在小波域内对残留的噪声进一步降噪,从而得到增强后的语音信号。