计算机处理语音信号的过程可以分为以下几个步骤：
预处理
预处理阶段主要是对语音信号进行初步的处理，包括放大和增益控制、反混叠滤波、预加重等。这些操作旨在消除工频信号的干扰，提升高频部分，并进行适当的放大和增益控制，从而改善语音信号的质量。
数字化
将模拟信号转换为数字信号，这是计算机能够处理信号的前提。数字化过程中，通过采样和量化将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。采样频率通常要超过信号最高频率的两倍，以避免混叠现象。
加窗
在分帧后，语音信号会产生能量泄露现象。为了避免这种现象，需要对信号进行加窗处理。加窗操作可以使能量集中在主瓣，从而获得更接近真实频谱的信号，减少能量泄露。
分帧和端点检测
语音信号通常被分成短帧进行处理，每帧的时长通常在10~30ms之间。端点检测用于确定语音信号的起始和结束点，从而去除静音部分，只保留有效的语音信息。
特征提取
对数字化的信号进行分析，提取出反映语音信息的特征参数。这些特征参数可以是时域的，如能量和短时过零率，也可以是频域的，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测倒谱系数（LPCC）。
语音识别或语音编码
根据不同的处理目的，可以选择相应的处理方法。语音识别包括识别和训练阶段，将语音信号转换为文本信息。语音编码则是将语音信号进行压缩编码和解压，以便于存储和传输。
信息提取和使用
最后一步是由听者或机器自动完成，从处理后的信号中提取出有用的信息，如语音内容、情感信息等，以便进一步的应用和处理。
建议
选择合适的预处理方法：根据具体应用场景选择合适的预处理方法，如低通滤波、高通滤波等，可以有效提升语音信号的质量。
优化特征提取：选择合适的特征提取方法，如MFCC、LPCC等，可以显著提高语音识别和语音合成的准确性和自然度。
利用现有工具：利用现有的数字信号处理软件和库（如MATLAB、Python的Librosa库等），可以大大提高语音信号处理的效率和准确性。