语音信号处理是现代通信和信号处理领域中应用的核心技术之一。语音增强的目的是尽可能地减小噪声干扰以获得更为纯净的语音信号。传统的语音增强技术采用单个麦克风，虽然能对噪声起到一定的抑制作用，但在复杂的声学环境下，其噪声抑制性能将急剧退化。麦克风阵列以阵列处理和自适应滤波作为基本工具，具有空间选择特性和高信号增益特性，基于麦克风阵列的语音增强技术已经逐渐成为语音增强技术的研究热点。
　　本文的研究目的是确定并实现一种适用于类似于嘈杂赛场环境中使用的语音增强算法。本文首先介绍了与语音增强有关的基础知识，这些知识是做进一步工作的前提和基础。时延估计是几乎所有麦克风阵列语音增强算法的重要组成部分，本文详细讨论了时延估计方法中的互相关功率谱相位估计法及两种改进算法，并给出了仿真结果和性能分析。
　　本文讨论了三种经典的语音增强算法：延迟累加波束形成器、广义旁瓣消除算法和Zelinski后置滤波算法，分析了这三种算法的消噪性能并进行了仿真。然后本文提出了一种基于广义旁瓣消除器和维纳后置滤波的联合算法，并给出了仿真，仿真结果证明这种算法无论在相干噪声场中还是非相干噪声场中都取得了良好的消噪效果。考虑到这种联合算法在全带自适应波束形成时具有较慢的收敛速度和较高的计算复杂度，本文将子带滤波器组理论应用到联合算法语音增强系统中，仿真结果表明，子带自适应波束形成麦克风阵列语音增强算法改善了自适应波束形成的收敛速度，且具有较好的噪声抑制效果。文章最后给出了语音增强算法的软件系统设计流程，并利用一组实测数据进行了C语言浮点程序的测试，测试结果证明了算法的有效性。