在我们自录的报告、讲课信号中,往往语音信号较弱,且经常夹杂各种干扰。为听到清晰的报告内容,需对语音信号进行有效的处理,语音增强是对语音信号进行处理的基础。文中分析了一些常用语音增强方法的特点和不足,重点分析了传统方法中的谱减法,并用实验分析了这种方法存在的残留噪声问题。‘针对这个问题,采用改进的小波分层阈值处理方法,对带噪语音小波分解后得到的各层小波系数向量进行阈值处理,然后采用文中提出的算法对经阈值处理后的小波系数向量进行端点检测,把检测出的语音信号成分提取出来形成新的小波系数向量,然后只对这些小波系数向量进行重构。实验结果表明,采用文中方法,可以有效避免谱减法中的残留噪声问题,取得了较为理想的语音增强效果。针对文中所使用的小波分层阈值处理方法在低信噪比下的处理结果不理想的问题,文中使用神经网络的方法对低信噪比下的带噪语音信号进行了进一步处理,经过仿真研究和实录信号分析可知：使用神经网络对带噪语音进行增强处理,可以大幅提高信噪比,取得了较好的效果。