本书从智能化社会对语音处理提出的新要求出发，按照导论—基础理论—应用实践的顺序，系统地介绍了智能语音处理涉及的基础理论、基本技术、主要方法以及典型的智能语音处理应用。首先概述了智能语音处理的相关背景；接着介绍了智能语音处理涉及的基础理论和相关技术，包括稀疏和压缩感知、隐变量模型、组合模型、人工神经网络和深度学习；然后结合具体算法，介绍了智能语音处理的典型应用，包括语音压缩编码、语音增强、语音转换、说话人识别、骨导语音增强；最后对智能语音处理的未来发展进行了展望。

本书内容广泛，重点突出，既有深入浅出的原理阐述，又有创新科研成果的总结凝练，理论与实际结合紧密，可读性强。本书可以作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。