语音是人类传播信息和交流的重要媒介,人们可以在多个讲话者的环境中获得自己感兴趣的语音信号,这是人耳特有的一种功能。如何从被噪声环境污染的语音信号中恢复出原始语音信号,是现代语音信号处理的一个非常重要的问题。小波阈值法是语音增强中常见的且效果较好的一种算法。现阶段较多的增强算法在信噪比较高、且噪声平稳的情况语音增强效果较好,但在信噪比较低的非平稳噪声情况下,增强效果并不理想。本文主要针对带噪语音信号进行增强处理,由于高信噪比、平稳噪声污染的语音信号的去噪问题比较容易实现,所以本文算法主要是针对信噪比较低的非平稳噪声污染的语音信号的增强处理,论文的主要工作包括：提出了结合小波阈值的MMSE-LSA低信噪比语音信号去噪算法,这种算法可以有效提高语音信噪比,增强语音可懂度。提出了将原始语音经过上述结合小波阈值的MMSE-LSA低信噪比语音信号去噪算法处理后,作为先验信息,进行优化的卡尔曼滤波处理,进一步提高语音去噪增强的效果,并通过仿真验证了算法性能。仿真实验表明,论文所提算法不仅可以有效去除语音信号中的噪声,而且提高了算法的实用性。