语音增强技术是语音信号处理的重要分支,也是语音编码、语音识别、语音合成等技术的重要预处理环节。在众多语音增强算法中,自适应噪声对消技术是一个重要的分支,它利用自适应滤波器对信号传输通道的学习和跟踪能力,用一个相关噪声估计带噪语音信号中的噪声分量,再从带噪语音信号中将估计的噪声分量减去达到增强原始纯净语音信号的目的。本文从最基本的自适应滤波理论开始,对在噪声对消领域应用最为广泛的经典LMS自适应滤波器原理和性能进行分析,进而由其缺陷引入频域批处理LMS算法,并基于此算法提出了一种由当前时刻输入信号能量和前一时刻均方误差曲面梯度估计量联合控制的变步长策略,不仅消除了经典LMS算法和频域批处理LMS算法对输入信号功率敏感的缺陷,而且协调了高速收敛与小稳态误差之间的矛盾。之后,本文提出了一种针对自适应滤波器噪声对消应用的性能评估方案,该评估方案包括对自适应滤波器自适应性能、语音增强效果和计算量三个方面性能的综合评估。基于这种评估方案,本文对改进的变步长频域批处理LMS自适应滤波器和其他六种有代表性的自适应滤波器进行了横向对比测试。最后,本文构建了一种基于TI公司C6713数字信号处理和双通道音频编解码芯片的噪声对消器硬件实现平台,并在此平台上实现了改进变步长频域批处理LMS噪声对消器,经测试该系统可以显著消除带噪语音中的强背景噪声,达到了语音增强目的。