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基于语音状态模型的语音增强算法是当前语音信号处理的研究热点。把通常的LPC语音模型修正后，将得到两个语音模型：时变AR模型、时变双AR模型。但是利用这些模型增强语音时，都没有考虑到语音的清音、浊音区别。为此本文引入了语音清浊音状态空间模型，这种模型在描述语音方面比时变AR模型、时变双AR模型要强，而且物理含义明显。同时在用含噪语音信号预测纯净语音信号时，引入遗忘因子和粒子滤波算法以降低计算复杂性，减小运算量。实验证明，增强后的语音信号信噪比有一定提高，且优于传统的LPC模型。