语音在通信过程中不可避免地受到来自周围环境和传输介质噪声的影响，语音增强是解决噪声污染的有效方法，一直是语音信号处理领域中的一个重要研究问题。本文对加性噪声环境下的基于小波分析的语音增强算法展开较为系统的研究。　　 首先介绍语音信号处理的基本理论，它是语音增强算法研究和实现的基础。其后对传统的语音增强算法一谱减法，维纳滤波法，最小均方误差(MMSE)估计法，卡尔曼滤波法分别作了简要的介绍，并对它们的优缺点进行分析。　　 再次对小波阈值语音增强算法进行详细的讨论研究。在分析常用的软、硬阈值函数的缺陷及不足的基础上，构造了一个性能更优良的阈值函数，并且根据语音中清浊音备自不同的特点，在增强过程中加以分离，保留了语音中的清音成分，使语音更加饱满。　　 然后对小波包阈值语音增强算法作了简单的讨论研究，针对彩色噪声采用语音活动检测(VAD)对噪声/语音帧进行区分，估计噪声能量，给出了改进的小波包阈值算法，并与传统小波和小波包阈值语音增强算法进行比较。仿真表明该算法有效地抑制了音乐噪声，在信噪比提高和听觉效果上明显优于传统的增强算法。　　 最后，在考虑主观听觉舒适度更为重要的情况下，提出了一种基于小波包Bark尺度分解和人耳掩蔽阈值的语音增强算法，仿真结果显示经该增强算法处理后的语音具有良好的清晰度和可懂度。