国外对语音信号处理的研究现状

目前，国外对语音信号处理的研究涉及到很多方面，包括语音识别、语音合成、语音增强、语音分割与识别、说话人识别等等。

针对语音识别，目前主要的研究方向是基于深度学习的端到端语音识别技术，如使用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）构建的深度神经网络（DNN），以及使用注意力机制的转录器（transducer）模型等。

在语音合成方面，目前主要的研究方向是基于神经网络的语音合成技术，如生成式对抗网络（GAN）、循环神经网络（RNN）和变分自编码器（VAE）等。

在语音增强方面，主要的研究方向是使用深度学习算法，如DNN、CNN和LSTM等构建的语音增强模型，并且大量研究工作都集中在噪声抑制和语音增强的前后处理技术上。

在语音分割与识别方面，最新的研究成果主要是基于深度学习的说话人识别技术，如使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）构建的深度神经网络（DNN）以及使用注意力机制的转录器（transducer）模型等。

总体来说，国外的语音信号处理研究涉及到很多领域和技术，研究者们正在不断提高语音识别、语音合成、语音增强、语音分割与识别、说话人识别等方面的技术水平和应用价值。