音频处理技术是指对音频信号进行各种操作，如过滤、增强、降噪、分离等，以改善声音的质量或者实现特定的需求。这些技术通常应用于音乐制作、语音识别、语音合成、文本转语音、语音信号处理等领域。
首先，接收到的音频信号需要经过预处理，这可以包括消除噪声和谐波。 消除噪声可以使用一系列数字滤波器，比如陷波滤波器、低通滤波器，高通滤波器等。而消除谐波则可以采用非线性滤波器，例如中值滤波器、最大值滤波器或者其他自适应降噪算法。
接下来，可以对信号进行特征提取和分析。在音频处理领域中，常用的特征包括短时傅里叶变换（STFT）、梅尔倒谱系数（MFCC）、频率、振幅、音调、节奏等。这些特征可以帮助我们进一步理解音频信号，并根据需要进行分类、聚类或分离。
随后，可以通过信号处理算法对声音进行操作，例如扩展、压缩、混响、声像定位等。其中扩展和压缩是改变信号动态范围的方法。混响是在音频信号上添加一些回波，以增加空间感和自然感。声像定位是通过在左右耳道之间创建差异来模拟人类立体声听觉。
音频处理技术还可以用于语音合成和声音识别。语音合成通常通过将文本转换为音频信号，并使用算法合成声音。同时，语音识别会将口述的语音信号转换为文本。对于这两种应用，必须进行各种预处理、特征提取和模型训练。
最后，最新的深度学习算法也被广泛应用于音频信号处理，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自编码器（AE）等。这些算法可以帮助我们更深入地理解声音信号，并提高准确性和效率。
总之，音频处理技术是一门广泛且复杂的领域，它涵盖了许多基础知识，包括信号处理理论、数字信号处理、深度学习等。对于音频处理工程师来说，要充分了解各种技术，选择相应的算法来解决具体问题，并确保最终输出的声音质量尽可能高。