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应用随机共振机制，通过噪声能量来加强语音信号，改善低信噪比语音的输出质量。对FitzHugh-Nagumo（FHN）神经元模型中存在的阈上非周期随机共振现象进行了分析，根据其阈值特性，此二维神经元模型可被等价为两状态的阈值跨越非线性动力学系统。因此对含噪语音信号添加噪声，产生阚值化后的二值输出，经迭代收敛进入阁上非周期随机共振状态。在一个非零添加噪声强度上，含噪语音输出的互相关系数将达到最大值。通过语音复原的结果表明，本文方法对噪声的变化有更好的鲁棒性，尤其在强背景噪声下，随机共振方法较其他传统方法有更佳