音频处理是一种近年来新提出的并且受到很多人关注的学科，同时也是集合了多种与之相关的学科和那些涉及的多种多样知识的交叉学科。虽然在当代音频处理系统会嵌入在一些管理信息系统中，但是它们只可以在安静且周遭没有噪音的环境中才能够正常识别语音和使用。但是，噪声和噪音的干扰总是不可避免地会出现在语音信息的采样和收集过程中，并且会被语音录入从而导致语音不能被正常且准确地识别出来。音频中的语音噪音不仅会负面影响语音的可识别能力和语音的音频质量，还严重降低了对音频识别的精准性和确切性，严重的情况下还会影响到系统不能正常地运作，工作进度也会因此受到影响而严重滞后。本文就对语音增强和音频降噪技术的原理和推导进行研究和探讨，着重推演和模拟仿真了音频降噪的其中一种主要的方法——谱减法以及谱减法的改善算法。基于此方法，我们能够对音频和视频做到非常有成效的减弱甚至能够去除波动非常小的加性噪声，并且它的修正并且改良后的算法能够减弱和去除生活中普遍会出现的噪音，基本提升了电子设备或者电子系统中音频信号和语音识别信号与噪声的比例。

就现在而言，语音辨别的技术已经在科学研究中获得了非常重要和巨大的发展，并且在现今社会的电子设备中被广泛投入并且使用这项技术的人也越来越多，同时也越来越离不开这项技术。但是使用音频和语音辨认系统的首要前提是必须在周围噪声很少的环境下才能够正常使用和识别。但是，在音频信息的收集、获取和提取过程中，总是避免不了地会被一些不可抗力的噪声影响到，从而不能准确的获取到音频中的重要信息。当处在一个周围十分吵闹的环境下时，信息的准确识别和提取就会被严重影响，从而降低了音频识别功能的精确程度，以至于严重时还会导致工作无法正常继续。因此在进行音频的信息提取之前应该要对音频实行一个提前处理，将音频或者语音中的外界周围干扰项，即环境噪声去除。自从提出了音频降噪功能之后，音频的提取和辨别鉴定变得更加精准，同时音频的清晰度提高也令人们更能够感受到这项技术对人们日常生活的便利度，能够在语音中更方便的获得比以前更多的有效讯息。

2  设计原理

2.1 噪音的生成及噪音的分类

噪音的源头主要还是由在日常生活中的使用，在周遭不一样的环境下所出现的噪声，它的性质也是多种多样的，并不是一尘不变的，由此得出并不能存在或者编写出一种能够对噪音普遍使用的降噪算法，且这个算法能够对每种噪音起到有成效的降噪。让我们简要分析一下噪音的产生和分类。

噪音主要有两种：第一种为加性噪音，另一种则为乘性噪音。加性噪音通常指的是热噪音、散弹噪音等，它们最大的特性是与信号的关系是呈相加的，无论是否存在信号，其噪音都是始终存在的，并不会随着信号的变化发生相应的改变。而乘性噪音的信道特性则与加性噪音不一样，它与信号的关系是呈相乘的，而不是相加的，两者相互关联且相互影响。在一般情况下，我们把在通讯聊天和音频中会出现的噪音看成是加性噪声。

加性噪音通常可分成几种：第一种为人为噪音，第二种为自然噪音，第三种则为内部噪音。人为噪音源自于其他与之没有关系和关联的源头信号，例如：在收听录音机时经常会受到有其他台带来的信号干扰，这种外台信号就是一种人为噪音。自然噪音是由一些不是人类的行为活动所产生的噪音，比如火山喷发，雷鸣闪电、潮汐声或者动物发出的声音等产生的自然界噪音。而内部噪声指的是当我们在用录音设备录制音频或者采样收集语音信号时，由于设备的本身原因而制造出的噪音，如设备中的电阻或者电线因电子布朗运动而产生的噪音等。