随着科学技术的快速发展,对语音信号的处理提出了高要求。无论是语音信号传输还是机器语音识别,都希望语音信号不包含其他噪声,提高传输效率和系统性能。传统的基于单通道的降噪技术,因为不能采集到信号的空间信息而不能很好的抑制噪声,特别是存在语音噪声、房间混响以及其他散射噪声时。为了提高去除噪声能力,提出基于麦克风阵列的多通道降噪技术。当麦克风阵列分别位于声场的近、远场时,语音信号模型不同,因而在声源近场范围内使用远场语音增强算法必然使其性能快速下降,于是针对近场环境下能具有高性能的语音增强算法将必不可少。本文首先就语音信号的近远场模型展开详细分析,分析在基于麦克风阵列的语音增强算法中需要将声场的近远场信号区别处理的原因。在此基础上,进一步分析不同麦克风阵列拓扑结构在声场的近远场时的阵列流型矩阵和优缺点。其次,讨论近场波束形成算法设计原理和求解最佳权矢量应该满足的条件。接着分析波束形成算法的几种常见准则(MSNR准则、MMSE准则、LCMV准则)的角度分辨性能和距离分辨性能,设计实验验证它们的噪声抑制性能。然后,针对波束形成算法存在的局限性,继续分析ST-GSC语音增强算法的原理。针对ST-GSC算法中自适应噪声抵消器不能很好地抵消噪声这一缺点,提出一种改进算法。改进之处具体为在求解自适应噪声抵消器系数时增加约束条件,使之变为凸优问题。在不同房间和语音噪声分别位于近远场的噪声环境下,对改进算法进行了验证,实验结果表明改进算法提高了噪声抑制性能。最后,将ST-GSC改进算法与相位谱补偿算法结合,进一步提高噪声抑制性能。提出基于语音存在概率的噪声功率估计方法改进相位谱补偿算法,且调整阻塞矩阵的自适应能力增强算法的鲁棒性。