针对深度信念网络（DeepBelieveNetwork，DBN）模型泛化能力较弱，导致语音增强效果不佳的问题，提出了一种特征联合优化的回归DBN语音增强算法。该算法对语音和噪声不做任何假设。该算法分别提取语音信号的LMPS（Log-MelfrequencyPowerSpectrum）和MFCC（Mel-FrequencyCepstralCoefficients）特征。LMPS用于直接重构增强语音，保证了语音听觉质量，MFCC作为辅助次级特征。将两种特征联合输入到DBN体系中对网络参数进行优化。这种联合优化在对LMPS的直接预测中加入MFCC限制，提升了模型对LMPS估计的泛化能力