语音处理
分析和处理语音信号以识别、合成和理解语音的技术
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语音处理（Speech Processing）[1][2]作为一门综合性学科，致力于研究语音发声机制、语音信号的统计特性、自动语音识别、机器语音合成以及语音感知等多种处理技术。现代的语音处理以数字计算为基础，并借助微处理器、信号处理器或通用计算机实现，因此也被称为数字语音信号处理[4]。
语音处理的起源可以追溯到古代的“口耳之学”，如长期以来，古人一直是由耳倾听和用口模仿来进行研究。[4]1876年贝尔实验室发明了贝尔电话，首次实现远距离的语音传输。[4][3]随后，20世纪50年代到90年代间，声学理论对语言产生进行了深入的研究，引入动态时间规整（DTW）[a]和矢量量化（VQ）[b]等方法，主要应用于小词汇量、孤立词的识别任务。[5]80年代，非平稳参数分析和隐马尔科夫模型（HMM）[c]等技术得到广泛应用，大大提高了语音识别的准确性和稳定性。90年代，语音合成和识别技术逐渐成熟，[4]例如，中国的863A型汉字语音系统整合了语音识别、语音合成、汉字识别和图文排版打印功能。21世纪至今，语音处理技术向“感知智能”和“认知智能”的目标改进，旨在使人工智能不仅能感知周围世界，还能理解和响应人类需求和环境。[4]语音处理技术结合深度学习等人工智能技术，如深度置信网络（DBN）、深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，已在语音识别领域取得了突破性进展。[3][5]
语音处理技术广泛应用于通信、语音识别、语音合成、音频处理等领域，提高通信系统的效率和用户体验，在安全验证和多模式通信方面发挥着关键作用，为科技的不断进步提供动力[2][4]。随着人工智能的飞速发展，语音处理技术将继续推动社会的进步，但也面临着如模糊的语音信号处理、语义理解等挑战。[6]