本書內容來源於我在德州大學達拉斯分校(UniversityofTexas—Dallas)所講授的語音信號處理課程(我從1999年鞦開始講授該課程)，同時也是筆者在該領域長期研究工作的結晶。目前，該領域除瞭少量的適閤專傢閱讀的一些書籍以外，並沒有一本語音增強方麵的教程，因此我在研究生課程中講授語音增強的基本原理的時候感到十分不便。對於那些希望涉足該領域的學生和語音方麵的學者而言，相信他們也會因為很難找到一篇指導性的綜述或者介紹性的論文而感到沮喪(近的一篇綜述性的論文由Lim和Oppenheim於1979年發錶在IEEE會刊上)。於是這成為寫作該書的初動因。我對該領域的興趣來源於我對噪聲抑製算法的研究、，這些算法可以幫助聽障人士(人工耳蝸植入者)在噪聲環境下更好的交流。開發這些噪聲抑製算法的關鍵之處，在於對現有的語音增強算法的局限以及潛力有基本的理解，我相信本書將提供這方麵的知識。
本書總共分為十一章，章(引言)中對各章節的內容做瞭概述。全書內容分為三個部分。部分介紹瞭數字信號處理以及語音信號的基礎知識，為理解語音增強算法做鋪墊。第二部分介紹過去20年中所提齣的各類語音增強算法。第三部分介紹評估語音增強算法性能的方法和手段。
書中正文部分專門設計瞭許多的範例以及圖片，以幫助讀者理解其中的理論。本書附帶的光盤包含瞭一個語音庫，很適閤用於評估經算法處理後的語音質量和可懂度。主要的語音增強算法也以MATKAB代碼的形式隨光盤提供。筆者一直認為，利用MATLAB開發算法代碼，以及利用通用的語音數據庫對新的語音增強算法進行評估，對推動該領域的發展是十分關鍵和必要的。附錄C對光盤的內容進行瞭詳細的介紹。
本書可以用作語音增強的研究生課程的一學期教材。該課程的先修課程包括數字信號處理以及概率論基礎，*變量與綫性代數。本書也可以作為語音信號處理課程的補充教材，可以選擇第四章到第八章，以及第九章和第十章的部分章節來學習。

章　引言
第二章　離散信號處理與短時傅立葉分析
第三章　語音産生與感知
第四章　人類對噪聲的聽覺補償
第五章　譜減算法
第六章　維納濾波
第七章　基於統計模型的方法
第八章　子空間算法
第九章　噪聲估計算法
第十章　語音增強算法的性能評估
第十一章　語音增強算法比較
附錄A　特殊函數與積分
附錄B　MMSE估計器的推導
附錄C　語音數據加以及MATLAB代碼
附錄D　術語錶