數字信號處理的目的是對真實世界的連續(xù)模擬信號進行測量或濾波。因此在進行數字信號處理之前需要將信號從模擬域轉換到數字域，這通常通過模數轉換器實現。而數字信號處理的輸出經常也要變換到模擬域，這是通過數模轉換器實現的。
數字信號處理的算法需要利用計算機或專用處理設備如數字信號處理器(DSP)和專用集成電路(ASIC)等。數字信號處理技術及設備具有靈活、精確、抗干擾強、設備尺寸小、造價低、速度快等突出優(yōu)點，這些都是模擬信號處理技術與設備所無法比擬的。
數字信號處理的核心算法是離散傅立葉變換(DFT)，是DFT使信號在數字域和頻域都實現了離散化，從而可以用通用計算機處理離散信號。而使數字信號處理從理論走向實用的是快速傅立葉變換(FFT)，FFT的出現大大減少了DFT的運算量，使實時的數字信號處理成為可能、極大促進了該學科的發(fā)展。
世界上三大DSP芯片生產商:1.德克薩斯儀器公司(TI) 2.模擬器件公司(ADI) 3.摩托羅拉公司(Motorola).這三家公司幾乎壟斷了通用DSP芯片市場。
數字濾波器的實用型式很多，大略可分為有限沖激響應型和無限沖激響應型兩類，可用硬件和軟件兩種方式實現。在硬件實現方式中，它由加法器、乘法器等單元所組成，這與電阻器、電感器和電容器所構成的模擬濾波器完全不同。數字信號處理系統(tǒng)很容易用數字集成電路制成，顯示出體積小、穩(wěn)定性高、可程控等優(yōu)點。數字濾波器也可以用軟件實現。軟件實現方法是借助于通用數字計算機按濾波器的設計算法編出程序進行數字濾波計算。
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(tǒng)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(fā)音時語音特征參數隨時間的變化規(guī)律，然后利用適當的方法模擬發(fā)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(fā)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(fā)展中的一項信號處理技術。
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(xù)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(tǒng)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。
