隨著科技的發展，數字信號處理器DSP（Digital Signal Processor）被廣泛的應用在各種電子產品中，從便攜的個人數字助手PDA（Personal Digital Assistant）到家庭影院，電子產品對人們的生活產生著巨大的影響。人們不僅對圖像的質量有很高的要求，近年來對聲音質量的需求也與日俱增。這種需求已經不單局限在聆聽，而上升為一種聽覺享受。在實際生活中，除了符合建筑聲學標準的錄音室、音樂廳等外，一般的室內都很難達到比較完美的音質及效果，通常需要使用音效處理器來進行處理、美化，這使得音效器的發展，得到了更為廣泛的關注。

　　數字信號處理（DigitalSignalProcessing，DSP）是利用專門或通用的數字信號芯片，以數字計算的方法對信號進行處理，具有處理速度快、靈活、精確、抗干擾能力強、體積小等優點。DSP有硬件、算法和理論等三個基礎支撐著它的發展和應用。硬件是指用VLSI（超大規模集成電路）實現的通用和專用芯片，目前許多芯片的運算速度已超過每秒幾千萬次，最高達到每秒16億次，價格也大幅度降低。在通信、電視、雷達和各種消費電子產品方面應用的軟件和算法非常豐富，例如，信源編碼（壓縮）和解碼、信道編碼和解碼，信號的調制與解調、噪聲對消、信號加密與解密，電機的自動控制和各類信號的分析等。知成體系的理論包括離散線性系統理論、離散和快速變換理論、數字濾波理論、信號檢測理論、量化效應和誤差理論、非線性譜估計理論以及小波變換理論等。

　　數字信號處理的應用領域十分廣泛。就所獲取信號的來源而言，有通信信號的處理，雷達信號的處理，遙感信號的處理，控制信號的處理，生物醫學信號的處理，地球物理信號的處理，振動信號的處理等。若以所處理信號的特點來講，又可分為語音信號處理，圖像信號處理，一維信號處理和多維信號處理等。

　　無論哪方面的應用，首先須經過信息的獲取或數據的采集過程得到所需的原始信號，如果原始信號是連續信號，還須經過抽樣過程使之成為離散信號，再經過模數轉換得到能為數字計算機或處理器所接受的二進制數字信號。如果所收集到的數據已是離散數據，則只須經過模數轉換即可得到二進制數碼。數字信號處理器的功能是將從原始信號抽樣轉換得來的數字信號按照一定的要求，例如濾波的要求，加以適當的處理，即得到所需的數字輸出信號。經過數模轉換先將數字輸出信號轉換為離散信號，再經過保持電路將離散信號連接起來成為模擬輸出信號，這樣的處理系統適用于各種數字信號處理的應用，只不過專用處理器或所用軟件有所不同而已。

　　語音信號處理是信號處理中的重要分支之一。它包括的主要方面有：語音的識別，語言的理解，語音的合成，語音的增強，語音的數據壓縮等。各種應用均有其特殊問題。語音識別是將待識別的語音信號的特征參數即時地提取出來，與已知的語音樣本進行匹配，從而判定出待識別語音信號的音素屬性。關于語音識別方法，有統計模式語音識別，結構和語句模式語音識別，利用這些方法可以得到共振峰頻率、音調、嗓音、噪聲等重要參數，語音理解是人和計算機用自然語言對話的理論和技術基礎。語音合成的主要目的是使計算機能夠講話。為此，首先需要研究清楚在發音時語音特征參數隨時間的變化規律，然后利用適當的方法模擬發音的過程，合成為語言。其他有關語言處理問題也各有其特點。語音信號處理是發展智能計算機和智能機器人的基礎，是制造聲碼器的依據。語音信號處理是迅速發展中的一項信號處理技術。

　　該項目題目是數字音效處理器。要實現音效處理，大致可以分成三部分，即語音采集、語音處理、語音輸出。首先要有待處理的語音信號。這個語音信號我們可以現場錄制，也可以打開已經錄制好語音文件；然后是語音處理，這部分由matlab程序實現；最后是語音輸出，由計算機輸出。