语音信号是承载人类语言信息的模拟或数字信号，通过声带振动和声道调制产生，可分为浊音、清音和爆破音三类。其特性包括基频、共振峰等声学参数，其中基频反映声带振动频率，共振峰表征声道频谱特性 。数字模型由激励模型（周期性脉冲/白噪声）、声道模型（声管/共振峰建模）和辐射模型（高通滤波器）构成，倒谱分析通过傅里叶变换提取频谱包络用于声纹识别 。
语音信号处理涉及预处理（分帧、加窗、预加重）、特征提取（MFCC、LPCC）和建模（HMM、DNN）等步骤，广泛应用于语音识别、合成、增强及编码领域 。语音编码需满足速率≤16kbit/s、时延≤65ms等移动通信标准 。
研究领域涵盖频域分析（短时傅里叶变换、语谱图）、声学参数计算（基频微扰、谐噪比） 。近年深度学习技术（RNN、CNN）在语音增强等方面取得进展 。
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