深度学习在语音处理领域的应用近年来取得了显著进展，成为人工智能技术的重要组成部分。本章将介绍深度学习如何革新传统语音处理方法，主要内容包括：1.语音信号的基本特性与处理流程2.深度学习在语音识别(ASR)中的应用-端到端语音识别系统-基于深度神经网络的声学模型3.语音合成(TTS)技术的深度学习实现-WaveNet等神经网络声码器-端到端语音合成系统4.语音增强与分离的深度学习方法5.说话人识别与情感分析的神经网络模型6.当前面临的挑战与未来发展方向通过本章学习，读者将了解深度学习如何推动语音技术从实验室走向实际应用，以及这一领域的最新研究趋势。
