麦克风阵列因其能够获取声源的空间信息,实现空域滤波,被广泛应用于各种语音处理系统。实际环境中,噪声和干扰的存在降低了麦克风阵列获取语音信号的质量,严重影响了其清晰度和可懂度。因此,研究语音信号增强方法具有十分重要的意义。现有的大多数语音增强算法的仿真结果证明了算法的有效性,但是它们在实际应用中的效果并不理想,原因在于这些算法大多对阵列有依赖性,尤其是子空间和波束形成类算法,实际阵列存在的误差会直接影响语音增强效果。因此为了确保增强算法在实际应用中的有效性,还要研究阵列误差校正方法。本文针对上述问题,根据项目需求,以基于麦克风阵列的语音信号为主要研究对象,对阵列中阵元位置的校正方法以及增强算法中的自适应波束形成算法进行了详尽的讨论和研究。本文的主要内容和创新点为:首先,论文详细介绍了麦克风阵列校正及语音增强方法的研究现状及发展趋势,介绍了语音信号的产生过程及特性,噪声的分类方法,讨论了语音质量评价准则。其次,研究了麦克风阵列信号处理理论,讨论了传统阵列模型,并在此基础上建立了麦克风阵列任意结构模型。分析了麦克风阵列常见的阵列误差形式,提出了一种新的近场、宽带阵列误差模型,通过仿真分析了阵列误差对波束形成算法的影响。分析研究了几种经典的阵列校正方法,重点研究了阵列校正中的有源校正方法,研究了一种新的麦克风阵列阵元位置校正方法,该方法将MUSIC算法与有源校正相结合,改善了校正源方位不精确对算法的影响,通过仿真证明了算法对阵元位置误差的校正性能。最后,论文重点分析研究了麦克风阵列语音增强基本算法,分析了不同算法的优缺点,主要研究了增强方法中的自适应波束形成算法,研究了延时估计方法,分析了不同延时估计的性能。重点研究了广义旁瓣波束形成算法,并分析了该算法对噪声的消除效果,并在此基础上提出了一种新的基于子带分解和后置滤波的GSC算法,该算法能同时消除相干和非相干噪声,扩展了算法的适用范围,提高了信噪比,减小了计算量。此外,还分析研究了一种基于高阶累计量的盲波束形成算法。该算法在阵列存在误差的情况下,输出的信噪比要高于传统波束形成。