语音信号处理综述
简述语音信号处理的关键技术
简述语音信号处理的关键技术语音信号处理是一门研究如何对语音信号进行分析、合成、增强、压缩等处理的学科。
在语音通信、语音识别、语音合成等领域都有广泛的应用。
本文将以简述语音信号处理的关键技术为标题，介绍语音信号处理的几个关键技术。
一、语音信号的数字化语音信号是一种连续的模拟信号，为了进行数字化处理，首先需要对其进行采样和量化。
采样是指在一定时间间隔内对语音信号进行测量，将其离散化；量化是指将采样得到的连续幅值值域离散化为一组有限的幅值级别。
通过采样和量化，将语音信号转换为离散的数字信号，为后续的数字信号处理提供了基础。
二、语音信号的预处理语音信号中可能存在噪声、回声等干扰，需要对其进行预处理。
常用的预处理方法有滤波和语音增强。
滤波是通过滤波器对语音信号进行去噪处理，常用的滤波器有陷波滤波器、带通滤波器等。
语音增强是通过增强语音信号中的有用信息，提高语音信号的质量。
常用的语音增强方法有谱减法、波束形成等。
三、语音信号的特征提取语音信号中包含了大量的特征信息，如频率、能量等。
为了方便后续的分析和处理，需要对语音信号进行特征提取。
常用的特征提取方法有短时能量、过零率、倒谱系数等。
这些特征可以用来描述语音信号的时域和频域特性，为语音识别等任务提供基础。
四、语音信号的压缩与编码语音信号具有较高的数据量，为了减少存储和传输的开销，需要对语音信号进行压缩与编码。
语音信号压缩是指通过一系列的算法和技术，将语音信号的冗余信息去除或减少，从而减小信号的数据量。
常用的语音信号压缩算法有线性预测编码（LPC）、矢量量化、自适应差分编码等。
五、语音信号的识别与合成语音识别是指将语音信号转换为对应的文字或命令，是语音信号处理的一个重要应用。
语音识别技术可以分为基于模型的方法和基于统计的方法。
基于模型的方法是指通过建立声学模型和语言模型，利用模型的匹配程度来进行识别。
基于统计的方法是指通过统计分析语音信号和文本之间的关系，利用统计模型进行识别。
语音信号的处理与识别
语音信号的处理与识别前言语音信号是日常生活中我们最常接触的信息载体之一。
它不但是人类表达思想、交流信息的主要方式，还具有实现人机交互、智能家居控制等方面的实用价值。
因此，语音信号的处理和识别一直是语音领域研究的热点之一。
本文将从语音信号起源、基本特征和语音信号处理技术方向几个方面来介绍语音信号的处理和识别。
一、语音信号起源人类语音活动的起源可以追溯到数百万年前的早期人类。
随着人类社会的发展，语音演化成为一种由音素组成的语言系统。
语音信号是指声音在空气中传播所产生的声波，其频率范围在20 Hz 至20 kHz之间。
声波在传递时会受到各种噪声的影响，如环境噪声和语言本身的多音节、口音等。
这些因素的影响会增加语音信号的复杂程度，限制语音信号的处理和识别效率和精度。
二、语音信号的基本特征1、时域特征时域特征是指语音信号在时间轴上的特征。
语音信号的基本单元是音素和音节，声学上可分为短时幅度、短时频率等特征。
这些特征反映着语音信号中的音调、音长、音量等基本要素。
2、频域特征频域特征是指语音信号在频域上的特征。
语音信号的主要频谱成分是心音频率（F0）、共振频率（嘴唇、鼻音等）和嘈杂频率。
这些特征反映了语音信号在不同频率段中的特性。
3、语音特征提取为了实现语音信号的自动处理和识别，需要先进行语音特征提取。
常见的语音特征提取方式有短时傅里叶变换（Short-time Fourier transform，STFT）、梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，MFCC）、线性预测编码（Linear prediction coding，LPC）等。
这些方式可以从时间或者频率维度上提取语音信号中的特征，为后续的语音处理和识别打下基础。
三、语音信号处理技术方向1、语音信号预处理语音信号预处理是指对语音信号进行去噪、增强、归一化等处理，以提高语音信号的质量和可识别性。
常用的语音信号预处理方法有谱减法、Log谱减法、没入域滤波和神经网络滤波等。
语音信号处理综述
课程综述课程名称语音信号处理任课教师周泽华班级08电子（1班）姓名靳国学号0805070064日期2011年10月16日目录1．前言 (2)2. 语音信号处理的概念 (3)3. 语音信号处理的发展历史 (3)4. 语音信号处理的应用 (4)4.1 语音编码技术 (4)4.2 语音合成技术 (4)4.3语音识别技术 (5)4.4语音理解技术 (5)5. 语音信号处理的发展趋势 (6)6．总结： (7)7．参考文献： (7)综述语音信号处理1．前言语音信号数字处理技术在国民经济、日常生活和军事领域有着极为重要的应用价值和极其广阔的应用空间。
本文介绍了语音信号处理在信息科学中的作用以及应用于科学领域的技术。
众所周知，语音在人类社会中起了非常重要的作用。
在现代信息社会中，小至人们的日常生活，大到国家大事、世界新闻、社会舆论和各种重要会议，都离不开语言和文字。
近年来，普通电话、移动电话和互联网已经普及到家庭。
在这些先进的工具中，语音信号处理中的语音编码和语音合成就有很大贡献。
再进一步，可以预料到的口呼打字机(又称听写机，它能把语音转换为文字)、语音翻译机(例如输入为汉语，输出为英语，或者相反)，已经不是梦想而是提到日程上的研究工作了。
二．正文2. 语音信号处理的概念语音信号处理简称语音处理，是以语音学和数字信号处理为基础而形成的一门综合性学科，处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的传输或存储，或者通过处理的某种运算以达到某种用途的要求，例如人工合成出语音，辨识出说话者，识别讲话的内容等。
其研究的内容包括：语音信号的传输、编码、降噪；语音识别；语音合成；说话人识别（声纹识别）；语种识别等。
3. 语音信号处理的发展历史语音识别技术以语音信号处理为研究对象，涉及语言学、计算机科学、信号处理、生理学、心理学等诸多领域，是模式识别的重要分支。
该技术有非常广阔的应用前景，从６０年代至今，世界许多著名公司不惜投入巨资进行开发研究。
语音信号处理技术在智能语音交互系统中的应用
语音信号处理技术在智能语音交互系统中的应用随着人工智能技术的逐渐成熟，语音交互也成为了人们生活中不可或缺的一部分。
智能语音交互系统以其普及、高效和便利的特点，逐渐渗透到各个领域中，并不断深化和拓展。
而语音信号处理技术的应用在智能语音交互系统中也越来越受到重视和关注。
一、语音信号处理技术的概述语音信号处理技术，指的是利用数字信号处理和机器学习等方法，对人类语音信号进行分析、处理和优化的技术。
它可以从语音中提取出各种特征信息，比如说声音的频率、声音的强度、人语言的节奏等等，从而实现智能语音交互系统的设计和优化。
语音信号处理技术的基本流程包括：语音信号采集、语音信号预处理、特征提取、模型训练和模型评估等。
其中，语音信号采集是指通过语音采集设备获取人类语音信号，预处理是为了提高语音信号的质量，包括降噪、滤波等等，特征提取是从语音信号中提取出有用的特征信息，比如语速、音高等等，模型训练是训练模型以实现预测和分类，模型评估是评估模型的性能和精度。
二、语音信号处理技术在智能语音交互系统中的应用1. 语音识别语音识别是智能语音交互系统中最常见的应用之一。
其主要功能是将人类语音信号转化为相应的文本格式，从而实现人机交互。
语音识别技术会根据语音信号的频率、强度、语速等特征信息进行分析，并将其匹配到相应的文本词汇库中，最终输出相应的识别结果。
语音识别技术的精度对智能语音交互系统至关重要。
当前最先进的语音识别技术，可以达到超过95%的语音识别准确率。
未来，随着深度学习和神经网络等技术的不断发展和应用，语音识别技术的精度还将不断提高。
2. 语音合成语音合成是指将文字信息转化为人类语音信号的技术。
其主要功能是将文本转化为语音信号，以实现人机交互。
语音合成技术将文本转化为对应的音频波形，并根据音高、语速、语调等特征信息进行调整，从而实现人类语音信号。
目前的语音合成技术主要分为物理建模和统计建模两种方法。
物理建模是指根据声音物理特征建立模型，通过数学方法模拟声门、喉头、半音等产生声音的机制。
声学信号处理中的时频分析算法综述
声学信号处理中的时频分析算法综述声学信号处理是指对声音信号进行分析、处理和改变的一种技术。
在声学信号处理领域，时频分析算法起着重要的作用。
时频分析是指将信号在时域和频域上进行分析的过程，可以帮助我们了解信号的时域和频域特性，从而更好地理解和处理声音信号。
一、时频分析的基本原理时频分析的基本原理是将信号在时域和频域上进行分析。
时域分析是指观察信号在时间上的变化情况，常用的时域分析方法有时域图、波形图、自相关函数等。
频域分析是指观察信号在频率上的变化情况，常用的频域分析方法有频谱图、功率谱密度图等。
二、短时傅里叶变换（STFT）短时傅里叶变换是一种常用的时频分析方法，它将信号分为多个时间段，并对每个时间段进行傅里叶变换，从而得到信号在不同时间段的频谱信息。
STFT可以帮助我们观察信号在不同时间段的频率分布情况，对于非平稳信号的分析具有重要意义。
三、连续小波变换（CWT）连续小波变换是一种时频分析方法，它通过将信号与不同尺度和平移的小波基函数进行卷积运算，得到信号在不同尺度和时间上的频谱信息。
CWT可以提供更好的时频分辨率，适用于分析非平稳信号和瞬态信号。
四、离散小波变换（DWT）离散小波变换是一种离散化的小波变换方法，它通过将信号进行多级分解和重构，得到信号在不同尺度和时间上的频谱信息。
DWT具有高效性和稀疏性的特点，适用于实时信号处理和压缩等应用。
五、短时傅里叶变换和连续小波变换的比较STFT和CWT是两种常用的时频分析方法，它们各有优缺点。
STFT具有计算简单、易于实现的特点，但是时频分辨率较低。
CWT具有较好的时频分辨率，但是计算复杂度较高。
因此，在实际应用中需要根据具体需求选择合适的方法。
六、时频分析在声学信号处理中的应用时频分析在声学信号处理中有广泛的应用。
例如，在语音信号处理中，可以利用时频分析方法对语音信号进行分析和识别；在音频信号处理中，可以利用时频分析方法对音乐信号进行特征提取和音乐分析；在声学信号压缩中，可以利用时频分析方法对信号进行压缩编码等。
语音信号处理
语音信号处理研究的基本问题及价值摘要：在现代信息社会中，小至人们的日常生活，大到国家大事、世界新闻、社会舆论和各种重要会议，都离不开语言和文字。
近年来，普通电话、移动电话和互联网已经普及到家庭。
在这些先进的工具中，语音信号处理中的语音编码和语音合成就有很大贡献。
本文准备分为两部分对语音信号处理作一综述。
第一部分介绍语音信号处理研究的一些基本问题，第二部分介绍其应用价值。
关键词：语音语音信号基本内容研究价值20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
它的研究内容包括1、语音特性分析和建模2、语音数字压缩编码3、语音识别4、语音合成5、语音增强6、现代语音通信。
一般在广义上分为三个内容：语音识别、语音合成和语者识别。
1、语音识别语音识别是人机接口设计的一项重要内容，也是语音信号处理中非常重要的应用技术。
语音识别系统是建立在一定的硬件平台和操作系统之上的一套应用软件系统。
其硬件平台一般是一台个人机或是一台工作站；操作系统可以选择UNIX或是Windows系列。
语音识别一般分两个步骤。
第一步是系统的“学习”或“训练”阶段。
这一阶段的任务是建立识别基本单元的声学模型以及进行文法分析的语音模型。
第二步是“识别”或“测试”阶段。
根据识别系统的类型选择能够满足要求的一种识别方法，采用语音分析方法分析出这种识别方法所要求的语音特征参数，按照一定的准则和测度与系统模型进行比较，通过判别得出识别结果。
语音信号处理
语音信号处理语音信号处理是对语音信号进行分析、处理和合成的一种技术。
随着和语音识别技术的快速发展，语音信号处理变得越来越重要。
本文将详细介绍语音信号处理的基本概念、常用技术和应用领域。
基本概念语音信号是指人类通过声音来交流的方式。
语音信号通常采用模拟信号的形式，通过麦克风传感器转换为数字信号，然后使用数字信号处理技术进行分析和处理。
语音信号的特点包括频率、幅度和时域特性。
常用技术预处理语音信号预处理是指在进行语音信号分析和处理之前，对原始语音信号进行预处理以提取和增强感兴趣的特征。
常用的预处理技术包括去噪、滤波、降低共振、归一化等。
特征提取特征提取是从语音信号中提取有用信息的过程，目的是将语音信号转化为可以被机器学习算法处理的形式。
常用的特征包括声谱图、梅尔倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
语音识别语音识别是将语音信号转化为文字或命令的过程。
常用的语音识别技术包括基于模板的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等。
语音合成语音合成是将文字转化为语音信号的过程。
常用的语音合成技术包括基于拼接的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等。
应用领域语音信号处理在许多领域中起着重要作用，以下是几个主要应用领域的例子：语音识别系统语音识别系统可以用于实现语音自动接听、语音搜索等应用。
这些系统通过对输入语音信号进行处理和分析，将其转化为文字或命令。
语音合成系统语音合成系统可以将文字转化为语音，实现自动语音播报、电子书朗读等功能。
这些系统通过将输入文本处理和合成为语音信号。
声纹识别系统声纹识别系统通过对语音信号进行处理和分析，将其转化为声纹特征，用于实现语音身份认证等应用。
噪声抑制噪声抑制是指对含噪声的语音信号进行处理，去除噪声以提高语音信号的质量。
语音压缩语音压缩是将语音信号进行压缩，以减小存储空间和传输带宽的需求。
语音压缩技术可以用于语音通信、语音存档等应用。
语音信号处理是一项重要的技术，它在语音识别、语音合成和其他领域中有广泛的应用。
语音信号处理技术在智能语音交互中的应用
语音信号处理技术在智能语音交互中的应用随着人工智能技术的飞速发展，智能语音交互也变得越来越普及。
在智能语音交互中，语音信号处理技术扮演了非常重要的角色。
本文将从什么是语音信号处理技术、语音信号处理技术在智能语音交互中的应用两个方面展开论述。
一、什么是语音信号处理技术语音信号处理技术指的是将人类语言信号通过信号采集、信号处理、语音编码、特征提取等多个处理过程，最终将其转化为可被机器识别的数字信号的一系列技术。
其中，信号采集是指通过麦克风等采集设备，将人类语音信号转化为模拟信号；信号处理是指对采集到的模拟信号进行滤波、谱分析等处理，使其更具有可分辨和识别性；语音编码是指将处理后的语音信号进行数值编码，以便于计算机进行存储和处理；特征提取是指从编码后的数字信号中提取出对语音识别有帮助的信息，以便于机器进行语音识别。
这些过程的完成，需要依赖多种技术手段，如数字信号处理、机器学习、模式识别等等。
二、语音信号处理技术在智能语音交互中的应用在智能语音交互中，语音信号处理技术的应用十分广泛。
以下将从语音识别、语音合成、自然语言处理三个方面进行讨论。
1.语音识别语音识别是指将语音信号转化为能够被计算机识别的文字或指令。
在智能语音交互中，语音识别技术可以实现语音到命令的转换。
比如，我们可以通过说出“打电话给张三”等口令，让智能音箱实现给指定的人打电话的操作。
此外，在一些智能家居应用中，我们还可以通过语音命令来控制家电，比如“打开电视”等。
对于语音信号的处理，语音识别技术需要对语音信号进行预处理、声学特征提取和模型训练等多个环节。
通过这些环节的处理，计算机可以比较准确地将语音信号转化为文本。
2.语音合成语音合成是将文字或指令转化为人类语音信号的过程。
在智能语音交互中，语音合成技术可以将计算机生成的语音指令转化为与真实人类语音相似的语音信号，以便于人类的理解。
比如，在能够回答人类提问的智能语音助手中，当智能语音助手回答问题时，采用语音合成技术将计算机生成的文字合成为语音信号，通过声音输出设备传递给用户，来实现人机交互的过程。
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语音信号处理综述摘要：随着信息技术的发展，语音信号处理技术不断地融入到各个领域。
作为21世纪信息技术领域最重要的科学技术之一，它成为了人机接口的关键技术，并且越来越受到人们的重视。
本文介绍了国内外语音技术的相关发展及该技术在通讯，家具，导航等领域的应用。
并对他们的语音技术的优缺点进行了总结。
关键词：语音技术通讯Review of Speech Signal ProcessingAbstract: With the development of information technology, the Automatic Speech Recognition (ASR) constantly into the fields. The ASR which is one the most important technology in information fields and it is the key technology of the man-machine interface, and which is more and more appreciated by people. The text introduces the development and application in communication, household and navigation of the ASR. I summer the advantages and disadvantages of their ASR.Key words: ASR communication一、研究语音信号处理技术的背景及其意义随着人们进入信息时代，人们的生活、学习、工作领域也越来越智能化。
作为人和这些领域沟通的关键接口，语音信号处理技术自然引起里人们的足够重视。
该技术就是让机器通过识别和理解把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。
通过该技术人们可以不通过键盘的输入过程而直接通过语音进行操作，并且语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
如今，语音技术相关产品已经成为了我们生活的一部分，它的作用越来越被重视，人们对当前语音技术的提高也是越来越期待。
二、语音处理系统的分类（1）按发音方式分为孤立词、连接词和连续语音的语音识别系统。
语音识别系统可能要求说话者以单字、单词、或是短语为发音单位，其间就必须要略微停顿，否则识别就会有问题。
以前的语音识别系统，几乎都是以单字或单词为单位的孤立语音识别系统，随着连续语音识别技术渐趋成熟，连续词和连续语音这个最自然的说话方式，将成为语音识别系统的主流。
（2）按词汇量大小分为小词表、中词表和大词表以及无限词汇量语音识别系统。
如果语音识别系统只为你进行电话拔号，那它只要能听懂10个数字就行了，这属于小词汇量语音识别系统；如果它是为你自动转接话务，那它还应识别单位名、人名和时间等成千上百的词和字，这属于中等词汇量语音识别系统；如果它是把1篇口述的演讲报告转换成为文字，这属于大词汇量语音识别系统。
（3）按说话人适应范围分为特定人、限定人和非特定人语音识别系统。
特定人系统是指系统在使用前必须由用户输入大量的发音数据、对其进行训练。
非特定人系统则试图达到在系统构建成功之后，用户需要事先输入大量的训练数据，即可使用的目的。
三、语音信号处理技术研究现状语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。
但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。
这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和等长匹配问题。
这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统；同时提出了矢量量化(VQ)和马尔可夫模型(HMM)理论。
随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难；第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音（Co-articulation）现象；第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很大的差异；第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。
因此原有的模板匹配方法已不再适用。
实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，第一次把这三个特性都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学的Sphinx系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。
这一时期，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。
HMM模型的广泛应用应归功于等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化,从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。
统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。
在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。
在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。
另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。
20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT&T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。
语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。
其中IBM公司于1997年开发出汉语语音识别系统，次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice'98。
它带有一个32,000词的基本词汇表，可以扩展到65,000词,还包括办公常用词条，具有“纠错机制”，其平均识别率可以达到95%。
该系统对新闻语音识别具有较高的精度，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。
我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。
研究水平也从实验室逐步走向实用。
从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项。
目前中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学那个上的高校及研究单位在大词汇连续语音识别系统上的研究水平已经接近国际先进指标。
其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。
清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94.8%（数字串）和96.8%（定长数字串）。
在有5%的情况下，系统识别率可以达到96.9%（长数字串）和98.7%（定长数字串），这是目前国际最好的识别结果之一，其性能已经接近实用水平。
研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川语言，达到实用要求。
此外，中科大讯飞输入法在语音信号处理方面也达到了国际先进水平。
中科院自动化所及其所属模式科技公司2002年发布了他们共同推出的面向不同计算平台和应用的“天语”中文语音系列产品——，结束了中文语音识别产品自1998年以来一直由国外公司垄断的历史。
电子科技大学钟林鹏等人优化了语音信号检测方法之一的功率谱算法，从而使语音信号检测更加精准。
山东大学王京辉等人通过对合成语音进行适当语音参数控制和调整从而改变了二次谱提取基频算法，提高了基频提取的准确度，进一步提出了一种新的机遇改进二次普的语音时长规整算法，该算法在保持语音质量的同时，有效降低了整体计算复杂度。
作者软件采用VC++和MATLAB混合编程思想，利用该软件可以实现语音变速和变声处理两功能。
哈尔滨工业大学游大涛等人通过优化声学特征的鲁棒特征提取算法改进了在噪音条件下的语音识别技术，此外作者还提出了在鲁棒性方面优于MFCC和PLP的检测方法——基于声源分离机制的语音活动性检测方法。
大连理工大学汪林等人提出了近似个性HRFT的主管选择法、基于对数幅度误差最小化的CAPZ模型、基于共极点/零点（CAPZ）模型串生消除法、结合盲源分离和波束形成的联合分离等方法，这些方法有效改善了语音信号处理技术在噪音环境下的语音识别能力和盲源分离处理能力。
北京交通大学王杏等人提出了基于改进噪声估计和幅度补偿的改进谱减法，该方法在消除噪声的同时能有效避免冤信号收到损伤从而影响混叠语音的分离。
四、语音信号处理的应用语音信号处理技术室计算机智能接口与人机交互的重要手段之一。
其应用市场前景广泛，在一些应用领域中正迅速成为一个关键的具有竞争力的技术。
如声控电话转换、声控语音拨号系统、声控智能玩具、信息网络查询、工业控制、家庭服务、通讯服务、旅行服务、医疗服务、银行服务等等。
语音识别技术还可以用于自动口语翻译，及通过口语识别技术、及其翻译技术、语音合成技术等相结合，可将一种语言的输入语音翻译为另一种语言的语音输出，实现跨语言的交流。
目前美欧及日本、韩国、中国都在开张相关技术的研究，并实现了应用。
五、结论及展望如今语音信号处理技术已经取得了很大进步，但是目前还是存在很多问题，如说话人发音方式的变化、语音变短、背景噪音、信道失衡等等，有鉴于此，仍然有诸多方面需要进一步探究和完善。
（1）目前使用的语言模型只是一种概率模型，没有用到以语言学为基础的文法模型，因此需要计算机准确理解人类语言，需要优化吸血方法。
如特征提取、搜索算法、自适应算法等等。
（2）在一些词汇识别方面，计算机所呈现的语音模型太过局限。
例如当用户输入“信噪比”这个词汇，计算机会显示其错误或者不规范。
此外，现实世界的声音是多种多样的，当发音和标准声音区别区别较大时，计算机或设备将不能识别或者说识别错误。
（3）语音端点检测受背景噪音的影响很大，这就需要进一步改进技术或方法使其受环境影响更小。
（4）不同的特征之间按一定的法则组合后对识别率具有影响，因此还需要优化相应的算法减小影响。