在室内声信号采集时,若声源与麦克风距离较远,采集的信号常含有混响声,过大的混响声会严重影响音频信号的清晰度和可懂度。此时,切实有效的混响消除方法就变得极为必要。本文提出了两种改进的适用于单麦克风系统的混响消除算法。论文主要工作如下：(1)根据混响语音的特性,选择合适的统计混响模型,估计混响语音信号中混响部分的功率谱。统计混响模型需已知混响时间这一参数,本文也研究了混响时间的盲估计算法,实现从混响语音中直接确定统计混响模型参数。(2)根据确定的统计混响模型估计出后期混响功率谱,采用谱减法去除后期混响部分。研究混响语音在复倒谱域的特性,设计复倒谱域滤波器,实现残留的后期混响和部分前期混响的消除。(3)研究自然语言的谐波特性,根据人耳听觉模型,提出一种基于白适应滤波方法的谱线增强技术,提高了语音的主观听觉感受。对本文方法进行了主观测试和客观测试,并对本文提出的两种算法与基本的谱减法混响消除算法,以及本文提出的两种算法之间进行了性能比较。仿真结果表明,本文提出的两种混响消除算法均具有较好的混响消除效果和听觉效果。