压缩感知（CompressiveSensing，CS）是一种基于信号稀疏性的采样方法，可以有效提取信号中所包含的信息。提出了一种分组分离压缩感知语音增强新算法。算法利用语音在离散快速傅里叶变换（FastFourierTransform，FFT）域下的稀疏性，设计复域观测矩阵与软阈值对带噪语音进行压缩测量与去噪，通过可分组分离逼近稀疏重建（SparseReconstructionbySeparableApproximation，SpaRSA）算法恢复语音信号，实现语音增强。实验表明：该算法对含噪信号压缩重构，信噪比幅度较大提高，能更有效地抑制背景噪声。