本文研究了四种不同原理的语音增强算法,包括基于语音生成模型的维纳滤波法、基于统计模型的最小均方误差法、基于信号子空间的方法,小波变换法。文中详细介绍这四种算法的原理以及实现步骤,并对各个算法进行仿真实验,得出增强后的语音信号。同时,对语音质量评价算法进行分析研究,并在此基础上对增强前和增强后的语音进行了分段信噪比仿真实验和语音质量感知评价算法仿真实验,得出四种语音增强算法性能评价结果。论文的主要工作如下：(1)在理论分析的基础上,针对加性高斯白噪声、粉红噪声、工厂噪声环境,对四种语音增强算法(维纳滤波法、最小均方误差法、信号子空间法、小波变换法)进行仿真实验,得到增强后的语音信号,并比较纯净语音信号和增强后语音信号的时域波形相似度,同时从信噪比方面对增强前语音和增强后语音进行分析比较。(2)由于语音增强算法性能的优劣最终取决于增强后语音信号的质量,因此在对语音质量评价方法进行理论分析的基础上,针对语音增强算法的噪声消除水平和失真程度方面的性能,本文采用分段信噪比来对四种语音增强算法的性能进行仿真实验,得出此方面的性能评价结果。(3)全面考虑人对语音质量的主观感受,针对语音增强算法可懂度方面的性能,本文采用语音质量感知评价测度来对四种语音增强算法的性能进行仿真实验,得出此方面的性能评价结果。传统信噪比与主观评价的相关性很低,不能反映语音的可懂度,而语音质量感知评价算法是目前与人的主观评价相关性最好的算法,能准确、客观的评价语音增强算法可懂度方面的性能,且与人耳主观感受更为一致。