20世纪60年代中期开始产生多数数字信号处理理论以及基本算法，如FFT以及数字滤波器等，是信号数字处理理论与技术基础。在信息技术快速发展中，语音信号处理获取快速发展。70年代之后，开始选取LPC，逐步发展成为语音信号处理重要的应用工具，在语言信号分析、合成、处理等多方面广泛应用，服务于输入语音以及参考样本动态规划方法。80年代开始应用HMM，在新时期HMM开始致力于语音现代化识别研究。
一、数字信号处理器
控制卡在DSP应用基础上建立多样化的数据库，库存资源下载到相关模块当中。通过此类应用能为多数接口提供多样化应用资源，如语言压缩、子速率复用、速率适配等。通过此类DSP卡，能补充多层级别基本处理能力，与DSP有效连接成多个连接。将其装入通用卡槽当中，或是与相关电路连接，要合理配置更为科学化的卡槽。在卡槽类型配置中要对卡槽变成合理控制，将其设定为卡参数特定卡基本类型。在槽位配置过程中，针对具备缺省设置的槽位电路，通过DSP3卡能有效实现高容量话语语音压缩[1]。
二、HCV语音压缩以及回波抵消
HCV属于常见的语音压缩方式，其未把话音电路转变为话音以及信号。在HCV中应用带内信令，在压缩语言信道中，将这两类成分有效组合，通过HCV能将话音电路成功压缩至8kb、16kb/s。在透明速率适配过程中，其中一个透明速率适配HCV信道，主要有一个或是两个比特组。通过每秒钟8000组运行速率进行传递。其中一个8kb/s以及16kb/s的HCV信号能占据一个以及两个相邻的比特位。其中适配一个较为透明的HCV信道，要注重设定能对F帧比特定位的传输位。HCV速率适配，在HCM适配速率中，HCV信道主要是有10以及20比特组，其中主要是通过每秒800组运行速率进行传递。在基于DSP的HCV语音压缩中，DSP电话要进行压缩，DSP3以及DSP4卡的电路会对HCV产生语音压缩。其中DSP电路针对相应的压缩语音电话，通过语音电话高效化连接，能与HCV压缩相互配置，在基速率以及子速率应用中能有效连接DSP电路。将HCV的DSP与基速率电路有效连接，或是在数据电路中讲话语压缩到为8kb/s以及16kb/s。要对剩余带宽进行应用，要注重讲部分DSP连接到SRM中，能实现子速率应用，之后将SRM连接到基速率数据电路中。回波抵消除去经线路、卫星传输过程中长距离延时会诱发相应的回波。DSP、DSP2以及DSP3中各条电路能对一条路作为回波抵消[2]。回波抵消处理过程中要做好分析，参照DSP作为语音压缩，要做好音频测试。针对未产生语音压缩的回波抵消，要注重将语音、基速率电路与配置相互连接。建立用于回波抵消的DSP，将DSP与携带有回波抵消的电路，其中各个DSP电路均有效对应着相应的回波抵消电路。通过HCV算法能有效补充具备相应限度的内建回波抵消，此抵消在实际应用中受限，可以将其配置回波抵消的DSP与HCV有效连接。在DSP3卡中，AC15音频能有效起到良好测试应用功能。在部分PBX中，音频主要是起到替代信令作用，这样促使DSP有效连接PBX。
三、PCM多点数据桥以及电话会议
多点数据桥在数字网络环境中有效连接，可以补充模拟桥基本连接功能。在PCM多点数据桥中，能为音频数据对接电路起到高效化的集中器应用作用。其中各个桥从输入到经过相应的调制器设备应用能将多项数字编码有效对接到PCM采样中，之后与语音卡以及基速率接口有效连接，这样能建立多样化数据桥分信道。其中分信道主要是基于四线调制解调器连接的重要终端设备，或是从第二个桥开始进行混合输入。将其有效层叠，能建立为更为统一完整的桥。其中第二个桥主要是与基桥分信道有效连接，主要起到主要处理作用[3]。在电话会议桥分器中，一个VCB主要是提供一个或是多个话语的同时通信通路。在VCB中主要有多个不同应用，主要有广播以及会议。其中在会议VCB中，桥中各个会议参与人员共同参与，促使各项输入增益共同分担。广播VCB中要将输入配成广播，将多数输入转化成只听，这样将会产生两个以及多个DSP电路，对VCB具备良好的支持作用。其中各个DSP电路主要是为多个华路输入提供支持。转入到桥接器间有效转化，或是将DSP转化为多样化的分层连接方式，这样能产生更为完善的VCB。在VCB配置过程中，要设定多项限制，在桥接器中要选取四线话机，将2线话机基于一个设备连接到对应的桥接器中，便于电话挂机应用，也能提供多样化的终端应用设备[4]。
四、结语
在相同桥接器中的不同输入，桥接器平行链路对接，多个桥接器之间建立闭合环路。随着用户数量增加，各项功能会得到有效利用与开发，要注重从理论方式探究更深层原理、结构与对应功能，提升业务水平，强化数据通信管理，促使国家经济稳定发展。
参考文献:
[1]罗丽.计算机语音信号处理与语音识别系统分析[J].数字化用户，2019，25(14):78.
[2]武轩然.基于MATLAB的语音信号处理[J].电子制作，2019(14):55-58，63.
[3]李会，李丽，石翠萍，等.自适应信号处理在语音回声消除中的应用[J].高师理科学刊，2019，39(1):31-34.
[4]智再新.云计算平台下语音信号处理研究[J].数字化用户，2018，24(41):252.
《数据通信语音信号处理对策》来源：《科技风》，作者：李亚平