语音对话是人们相互通讯和交流最方便快捷的手段。但是,人们在语音通讯过程中不可避免的会受到来自周围环境、传输介质的干扰,引入了噪声,影响了人们的听辨。同时,也影响了语音信号的其他处理过程,比如语音识别、语音编码等,所以,对语音信号进行去噪声处理就变得很关键。过去,我们使用了传统的去噪方法对语音信号进行去噪,包括谱减法、谐波增强法等,取得了一定的效果。但是对于白噪声,这些方法的效果往往不尽如人意。小波变换是一种当今在信号处理领域中十分活跃的理论,并得到广泛的实际应用,在语音信号处理中也越来越占有重要地位。本文主要用小波变换对语音去噪进行了研究,介绍了语音信号处理基础、小波变换的基础理论、基于小波变换的信号去噪方法以及在语音去噪中的应用。语音信号中,由于清音和浊音的不同特点,对语音信号的清音和浊音的判别很重要,本文提出了组合参数的判别方法,为后续更有效的处理奠定了基础。目前,在信号去噪中,基于小波变换的方法得到了广泛地应用,这些方法主要是基于传统的硬阈值和软阈值方法,本文提出了一种新的阈值函数,能有效弥补硬、软阈值方法的不足,是对硬、软阈值方法很好的一个改进方案,它克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑而使信号失真的缺点。并通过实验证明,该方法提高了信噪比,从而验证了该方法的有效性和优异性。