智能语音处理是指通过计算机和人工智能技术实现人与机器之间以语言为纽带的通信。人类大脑皮层每天处理的信息中，声音信息占据约20%，是沟通的重要纽带。智能语音技术通过模拟人类的听觉和语言理解能力，实现语音信号的接收、识别、理解和反馈，不仅让计算机能够听懂人类的语言，还能进行智能交互，极大地提高了人机交互的效率和便利性。
理解这一概念，需要抓住三个要点。其一，实现手段是计算机与人工智能技术，通信纽带是语言。其二，工作链条覆盖语音信号的接收、识别、理解和反馈，既要让计算机“听懂”人类语言，也要能够作出智能交互。其三，声音信息约占大脑皮层日常处理信息的20%，说明语音通道对人机交互具有基础性地位。因此，智能语音处理的核心不是简单录音或放音，而是模拟人类的听觉和语言理解能力，提升交互效率与便利性。
按照课程划分，智能语音处理的发展历程依次为早期、中期和现代三个阶段。早期可追溯到20世纪50年代：科学家开始尝试利用计算机处理语音信号，系统主要采用模拟技术，功能较为简单，只能进行基本的语音信号分析和处理。中期对应20世纪70～90年代：随着数字信号处理技术的发展，语音识别取得重大突破，出现了基于统计模型的语音识别系统，语音合成质量也明显提高。进入21世纪以来进入现代发展阶段：深度学习带来革命性变化，语音识别准确率和合成语音自然度达到前所未有的高度，应用涵盖人机交互、智能客服、语音助手、智能家居等众多领域。
生活中，轻声细语即可操控家居电器、语音助手随时解答疑问、智能语音机器人替代传统人工客服、语音识别使学习更个性化、智能语音导航提升行车安全，都说明该技术已从实验室走向日常场景。把握概念与三阶段发展脉络，是后续学习关键环节、常用技术与应用场景的基础。