. 请简要描述语音信号处理系统的基本框架。

语音信号处理系统的基本框架是一个将语音语言学和数字信号处理技术相结合的跨学科领域，它涉及到多个学科，包括认知科学、心理学、语言学、计算机科学、信号与信息处理、声学、模式识别和人工智能等4。该系统的目的在于提取反映语音信号重要特征的参数，或者通过特定的运算实现特定的应用，如语音增强等1。语音信号处理的应用领域非常广泛，包括但不限于语音识别、语音合成、语音编码、语音转换等67。

语音信号处理的总体结构可以用一个统一的框架来表示，尽管具体的实现可能会根据不同的应用需求而有所变化。一个典型的语音信号处理系统的基本框架包括以下几个关键步骤：

1. 预处理：包括去噪、归一化等，以提高语音信号的质量3。
2. 特征提取：从预处理后的语音信号中提取关键特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等5。
3. 语音模型构建：根据提取的特征建立语音模型，这可能包括声学模型、语言模型等5。
4. 模式匹配：使用构建的模型对语音信号进行识别或合成，这通常涉及到统计分析、机器学习或深度学习技术6。
5. 后处理：对模式匹配的结果进行优化，以提高系统的准确性和鲁棒性3。

通过这个基本框架，语音信号处理系统能够实现对语音信号的有效分析和处理，满足各种应用需求。