在语音信号的检测过程中,被测语音信号通常比较微弱,很容易被噪声干扰和淹没,导致提取纯净的语音信号的工作很难进行。语音增强技术是解决这个问题的关键技术之一,为了消除噪声的影响,提高采集的语音信号的质量,人们设计出基于多种语音增强方法的语音信号处理系统。本文阐述了各种语音增强方法比如谱减法,小波变换法,卡尔曼滤波法等,通过计算机仿真试验比较它们的优缺点。自适应噪声抵消法是当今运用最广泛的语音增强方法之一。它主要由参数可调的自适应滤波器和自适应算法两部分组成。本文着重介绍了自适应滤波算法的原理及其应用。并针对传统自适应最小均方误差算法(LMS算法)中步长因子固定而导致收敛速度和稳态误差矛盾的缺点,提出一种基于信噪比的变步长自适应噪声抵消LMS算法。通过和VS-LMS算法的比较得出,这种改进算法收敛速度快,稳态误差小,计算复杂度低,抗噪性能好。本文以矿难监测系统为研究背景,采用MATLAB的GUI工具搭建了一个直接的面对用户的基于上述改进的变步长LMS算法的语音增强系统,模拟了语音信号受冲击噪声干扰和高斯白噪声干扰的情况,对系统进行有效性验证,从计算机仿真结果可以看出语音增强系统具有较好的降噪效果。