پردازش گفتار
مدلی برای توصیف روش تولید صحبت

تقریباً تمام تکنیک‌های ترکیب و تشخیص صحبت بر اساس مدل تولید صحبت انسان که در شکل شماره ۳ نشان داده شده‌است ایجاد شده‌اند. بیشتر صداهای مربوط به صحبت انسان به دو دستهٔ صدادار و سایشی تقسیم می‌شوند. اصوات صدادار وقتی که هوا از ریه‌ها و از مسیر تارهای صوتی به بیرون دهان یا بینی رانده می‌شوند ایجاد می‌گردند. تارهای صوتی دو رشتهٔ آویخته از بافت هستند که در مسیر جریان هوا کشیده شده‌اند. در پاسخ به کشش ماهیچه‌های متفاوت تارهای صوتی با فرکانسی بین ۵۰ تا ۱۰۰۰ هرتز ارتعاش می‌کنند که باعث انتقال حرکت‌های متناوب هوا می‌شود.
در مقایسه، اصوات سایشی به صورت نویز تصادفی و نه حاصل از ارتعاش تارهای صوتی به وجود می‌آیند.
این حادثه زمانی رخ می‌دهد که تقریباً جریان هوا به وسیلهٔ زبان و لب‌ها یا دندان‌ها حبس می‌شود که این امر باعث ایجاد اغتشاش هوا در نزدیکی محل فشردگی می‌گردد شکل شماره ۳ - مدل صحبت انسان. در یک تکه زمان کوتاه، حدود ۲ تا ۴۰ میلی‌ثانیه صحبت می‌تواند با استفاده از سه پارامتر مدلسازی شود: ۱- انتخاب یک آشفتگی متناوب یا نویزوار. ۲- پیچ آشفتگی متناوب ۳- ضرایب یک فیلتر خطی بازگشتی که پاسخ اثر صوتی را تقلید می‌کند.
اصوات سایشی زبان انگلیسی عبارتند از S,Z،TH استفاده از یک مولد نویز نشان داده شده‌اند. هر دو نوع این اصوات، توسط چاله‌های صوتی که از زبان، لبها، دهان، گلو و گذرگاه‌های بینی تشکیل شده‌اند دچار تغییر می‌شوند. چون انتشار صدا در این ساختارها یک فرایند خطی است می‌تواند با استفاده از یک فیلتر خطی با یک پاسخ ضربهٔ مناسب نمایش داده شود. در بیشتر موارد از یک فیلتر بازگشتی که ضرایب بازگشتی آن ویژگی‌های فیلتر را مشخص می‌کند استفاده می‌شود. به خاطر این که چاله‌های صوتی ابعادی به اندازهٔ چند سانتیمتر دارند پاسخ فرکانسی یک دنباله از تشدیدها با اندازه‌های کیلوهرتزی است. در اصطلاح پردازش صوت این قله‌های تشدید فرکانس‌های فرمانت خوانده می‌شوند. با تغییر جایگاه نسبی زبان و لب‌ها فرکانس‌های فرمانت هم از لحاظ دامنه و هم از لحاظ فرکانس ممکن است تغییر کنند.
سیگنال صوتی به تکه‌های کوچک به اندازهٔ ۲ تا ۴۰ میلی‌ثانیه تقسیم می‌شوند و از الگوریتم اف.اف. تی برای یافتن طیف فرکانسی هر تکه استفاده می‌شود. این طیف‌ها در کنار هم قرار داده شده تبدیل به یک تصویر سیاه و سفید می‌شود (دامنه‌های پایین روشن و دامنه‌های بالا تیره می‌شوند). این کار یک روش گرافیکی برای مشاهدهٔ این که چگونه محتویات فرکانسی صحبت با زمان تغییر می‌کند به وجود می‌آورد. اندازهٔ هر تکه بر اساس اعمال یک بده بستان بین دقت فرکانسی (که با تکه‌های بزرگ‌تر بهتر می‌شود) و دقت زمانی (که با تکه‌های کوچک‌تر بهتر می‌شود) انتخاب می‌گردد.
ویژگی‌های عمومی اصوات d و c ویژگی‌های عمومی اصوات صدادار و شکل‌های b و a
دارای موج صوتی متناوبی مانند آنچه در رین در a همچنانکه در شکل ۴ دیده می‌شود اصوات صدا دار مثل نشان داده شده و طیف فرکانسی آن‌ها که عبارت است از یک دنباله از همسازهای با اندازهٔ منظم a شکل دارای یک سیگنال نویزی در دامنهٔ استوم در s می‌باشد در مقابل، اصوات سایشی مانند b مانند شکل هستند. این طیف‌ها همچنین شکل فرکانس‌های فرمانت برای d و یک طیف نویزی مانند شکل c زمان مانند شکل در هر رین هر دو نوع صوت نشان می‌دهند. همچنین به این نکته توجه کنید که نمایش زمان-فرکانس کلمهٔ دو باری که ادا شده شبیه به هم است.
در یک دور هی کوتاه برای نمونه ۲۵ میلی‌ثانیه یک سیگنال صحبت می‌تواند با مشخص کردن سه پارامتر تقریب زده شود:
انتخاب یک اغتشاش متناوب یا نویزوار
فرکانس موج متناوب (اگر مورد استفاده قرار گرفته باشد)
ضرایب فیلتر دیجیتالی که برای تقلید پاسخ تارهای صوتی استفاده شده‌است.
صحبت پیوسته با به‌روزآوری این سه پارامتر به صورت پیوسته به اندازهٔ ۴۰ بار در ثانیه ترکیب شود. این نامیده می‌شود و یک وسیلهٔ «صحبت و املا» راهکار برای یکی از کاربردهای تجاری دی.اس. پی که الکترونیکی پرفروش برای بچه هاست مناسب است. کیفیت صدای این نوع ترکیب‌کنندهٔ صحبت پایین است و بسیار مکانیکی و متفاوت با صدای انسان به نظر می‌رسد. ولی در هر صورت نرخ دادهٔ خیلی پایینی در حدود چند کیلوبیت بر ثانیه نیاز دارد.
همچنین این راهکار پایه‌ای برای روش کدگذاری پیشگویانهٔ خطی (ال.پی. سی) در فشرده‌سازی صحبت فراهم می‌آورد. صحبت ضبط شدهٔ دیجیتالی انسان به تکه‌های کوچک تقسیم می‌شود و هر کدام با توجه به سه پارامتر مدل توصیف می‌شود. این عمل به‌طور معمول نیاز به یک دوجین بایت برای هر تکه دارد که نرخ داده‌ای برابر با ۲ تا ۶ کیلوبایت بر ثانیه را طلب می‌کند. این تکهٔ اطلاعاتی ارسال می‌شود و در صورت لزوم ذخیره می‌گردد و سپس توسط ترکیب کنند هی صحبت بازسازی می‌شود.
الگوریتم‌های تشخیص صحبت با تلاش برای شناسایی الگوهای پارامترهای استخراج شده از این روش نیز پیش تر می‌روند. این روش‌ها معمولاً شامل مقایسهٔ تکه‌های اطلاعاتی با قالب‌های صدای از پیش ذخیره شده در تلاش برای تشخیص کلمات گفته شده می‌باشند. مشکلی که در اینجا وجود دارد این است که این روش همیشه به درستی کار نم یکند. این روش برای بعضی کاربردها قابل استفاده‌است اما با توانایی‌های شنوندگان انسانی خیلی فاصله دارد.