耳语音是语音的一种特殊形式,是人类日常交流中较为常见的语言方式。其发音方式类似于噪声所以对耳语音进行降噪非常困难,这就体现出耳语音增强技术在人们生活中显得至关重要。本文先对耳语音的时、频域特性进行分析研究,之后再对耳语音增强技术展开探索。因为耳语音也属于语音的一种形式,本文在研究耳语音增强之前对传统语音增强技术有个较为深入的研究,提出了一种基于子带谱熵的单通道语音增强算法,之后对基于耳语音增强技术的研究提出了两种改进算法:基于改进的梅尔(Mel)频率尺度和相位修正的耳语音增强算法以及耳语音共振峰特性与改进的Mel频率尺度相结合的耳语音增强算法。目前,耳语音方面的研究较少,大多停留在耳语音的基本特性分析,本文中从多个方面对耳语音特性进行分析,包括生理特性,声学特性以及时、频域仿真分析,为后文进行耳语音增强算法提供理论基础。本文给出的基于子带谱熵的单通道语音增强算法研究是在多带谱减法中采用等效矩形带宽(ERB)尺度划分临界频带,根据计算子带谱熵值来判断语音频谱分量与噪声频谱分量,将噪声更新阈值与后验信噪比相比较进行噪声估计,最后在各个频带中单独进行谱减法得到最后增强的语音信号。实验结果证明,提出的该单通道语音增强算法效果优于其他可比较的传统语音增强算法。在耳语音特性分析的基础上,给出了基于改进的Mel频率尺度和相位修正的耳语音增强算法。本文首先依据传统的Mel频率尺度与徐柏龄老师提出的两种频率尺度来得到改进的新Mel频率尺度。除此之外,对传统的相位谱补偿进行修正,将修正后的相位谱与经过谱减后的耳语音幅度谱相结合得到最终增强后的耳语音复频谱。其中在相位谱补偿函数中的噪声估计幅值采用新的方法获得。最后进行实验性能分析得到改进的耳语音增强算法在客观、主观评价方面增强效果均优于另外两种可比较的耳语音增强算法。另外,本文还给出了基于耳语音共振峰特性与改进的Mel频率尺度相结合的耳语音增强算法。首先根据上个耳语音增强改进算法中的改进Mel频率尺度得到该改进算法中可供选择的Mel频率尺度,计算耳语音的能熵比进行端点检测,然后在有话段中提取耳语音第二共振峰频率,依据该频率选择适合的Mel频率尺度进行多带谱减得到最后增强的耳语音信号。由实验结果可知,改进的耳语音增强算法在客观评价与主观评价中效果均优于另外两种可比较的增强算法。