语音信号处理是指对语音信号进行采集、处理、分析和合成的过程，是实现语音识别、语音合成、声源定位等应用的基础。下面是一些技巧和方法，可以用于语音信号处理中：
1、麦克风阵列是一种常用的技术手段，可以通过多个麦克风收集声音信号，进而提取空间信息，从而实现对声音的定位、增强或抑制等操作。
2、语音识别是语音信号处理中讨论最广泛的技术之一，主要包括声学模型、语言模型和搜索算法等方面。声学模型是对语音信号进行特征提取和建模，语言模型是对语言的统计建模，搜索算法是在声学模型和语言模型的基础上进行最优路径的搜索。
3、语音编码是将模拟语音信号转换为数字信号的过程，主要包括采样、量化和编码三个步骤。采样是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，量化是将采样后的信号映射到有限的取值范围内，编码是将量化后的信号用二进制进行表示。
4、语音合成是将文字信息转换为语音信号的过程，主要包括文本处理、声学模型、语音合成和后处理等步骤。文本处理是对输入文本进行分词和语法分析，声学模型是对语音信号进行建模，语音合成是将声学模型和文本信息进行合成，后处理是对合成语音进行优化。
5、傅里叶变换是一种常用的信号分析技术，可以将时域信号转换为频域信号，进而提取信号的频率、幅度和相位等信息。离散傅里叶变换（DFT）是将连续信号离散化后进行傅里叶变换，快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的DFT算法。
6、小波变换是一种可用于信号分析和压缩的技术，可以将信号分解为不同尺度和频率的小波系数，进而提取信号的局部特征。小波变换包括离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）两种形式。
7、语音信号处理中常用的特征提取方法包括短时能量、短时平均幅度差（SAC）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。其中，MFCC是一种常用的特征提取方法，可以将信号转换为梅尔频率谱，并提取其中的倒谱系数作为特征。
8、语音信号处理中常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。其中，数字滤波器是一种常用的滤波器形式，可以通过差分方程或者直接形式进行实现。