随着数字信号处理理论和应用电子技术的不断发展,语音电子降噪系统在人们的生活中得到了越来越多的应用。在许多实际应用环境中,例如车载电话、视频会议等场合中,不仅存在环境噪声,而且还有回声和混响,这时传统的单通道语音增强方法的去噪效果往往不能够满足实际需求。因此人们提出了多通道语音增强方法,麦克风阵列成为了其中重要的组成部分。麦克风阵列语音增强主要有时延估计和波束形成两大核心技术,本文主要针对波束形成方法中的后置滤波波束形成法进行了相关研究。因为语音增强的方法多种多样,选择效果好并适合与麦克风阵列相结合的增强方法可以大大提高语音增强的效果。后置滤波波束形成法包括延时—求和波束形成器和后置滤波器两部分。后置滤波器的滤波方法直接影响滤波的效果,因此改进传统的后置滤波算法或设计一种新的增强算法对于提高麦克风阵列语音降噪系统的去噪能力有着直接的效果。本文采用了子空间方法与小波阈值法相结合的后置滤波方法,对麦克风阵列所采集的信号进行后置处理,对相关算法进行了改进和仿真,并对所得到的结果进行了分析。在子空间部分,本文使用了基于频域的特征值分解法来实现语音的增强,对其中噪声的估计采用最小统计噪声估计法代替传统的VAD检测噪声估计法,这样能够更好的对噪声进行估计,从而为带噪语音信号的分解提供更准确的依据。对于小波阈值去噪部分,本文通过对小波分析中各小波函数性质的分析,经过大量比较最终选定了适合于语音增强的db小波系中的db6小波作为小波分解的小波基函数。对阈值函数的设定采用了一种结合软、硬阈值函数的折中阈值函数,这样在吸收两者的优点的同时,也一定程度上克服了两者的缺点。经过仿真实验证明,本文所设计的语音增强方法结合了子空间法在低信噪比情况下提高信噪比的优点和小波阈值法在去相关性方面的优点。与传统的后置滤波方法相比本文设计的后置滤波算法能够更好的实现后置滤波的功能,使得基于麦克风阵列的后置滤波波束形成法能够达到更好的去噪效果。