近年来，随着计算机与数字信号处理技术的快速发展，语音处理技术已日趋成熟，并且通过手机、网络视讯、视频会议等形式已经广泛的应用在现实生活中。而各种各样的干扰噪声会影响语音通讯设备的使用效果，甚至无法正常使用，阻碍人们正常的工作与生活。因此，如何有效的解决噪声干扰，增强语音信号的质量是有实际意义的，几十年来，越来越多的国内外专家学者投入到这项研究当中，已经出现了很多行之有效的语音增强算法，论文在研究前人成果的基础上详细分析和讨论了小波域上的语音增强算法。首先阐述了语音增强的研究背景、国内外研究现状、小波变换理论的发展历史以及小波变换在语音信号处理方面的三大分类包括基于模极大值的去噪算法、基于空域相关性的去噪算法和基于小波阈值的去噪算法。其次，论文简要介绍了语音模型和噪声分类，研究了传统谱减法、维纳滤波法、卡尔曼滤波法、最小均方误差估计算法等经典去噪算法，给出了几种算法的实现方式并归纳了各自的优缺点和适用范围。接着介绍了语音增强算法的评价标准，包括主观评价和客观评价。再次，在掌握小波去噪理论的基础上，重点研究了小波阈值去噪算法的四项关键因素，并结合非死负区理论提出一种新的阈值函数，最后进行了仿真对比，实验结果证明：本文改进的阈值函数拥有保持边缘特性和连续性平滑性的优点，去噪效果明显。最后，研究和分析了噪声估计算法中的最小统计噪声谱估计算法的优缺点，针对算法中固定参数平滑易产生较大偏差的不足，结合频谱平滑和语音存在检测提出一种能自适应跟踪含噪语音短时功率谱最小值的新方法，然后把改进算法应用到小波阈值去噪算法当中，并与几种传统去噪算法进行了对比实验，实验结果证明，本算法能有效地去除语音信号中的白噪声，在分段信噪比、对数谱失真测度等指标上明显优于传统语音增强算法，结合提出的改进阈值函数后去噪效果更好。