Przetwarzanie mowy to proces, w którym sygnały mowy są interpretowane, rozumiane i podejmowane. Odnosi się to w szczególności do przetwarzania mowy ludzkiej przez systemy komputerowe, takie jak oprogramowanie do rozpoznawania głosu lub programy do zamiany głosu na tekst. Przetwarzanie mowy jest ważne dla wielu dziedzin, zarówno ze względów teoretycznych, jak i praktycznych, począwszy od aktywacji i sterowania głosem w telefonach, a skończywszy na rozwoju funkcjonalnej sztucznej inteligencji w informatyce. Interpretacja i wytwarzanie spójnej mowy są zarówno ważne w przetwarzaniu mowy; Jednak niektóre obawy faworyzują jedno nad drugim, ponieważ potrzeby aplikacyjne przetwarzania mowy są bardzo zróżnicowane.
Rozpoznawanie mowy jest jednym z najważniejszych aspektów przetwarzania mowy, ponieważ ogólnym celem przetwarzania mowy jest rozumienie i działanie na języku mówionym. Jedną z powszechnie stosowanych aplikacji rozpoznawania mowy jest prosta konwersja mowy na tekst, która jest używana w wielu programach do przetwarzania tekstu. Wiele aplikacji wymaga jednak znacznie większej precyzji niż w przypadku oprogramowania do konwersji mowy na tekst. Istnieje duże zainteresowanie, na przykład, wykorzystaniem rozpoznawania mowy w samolotach wojskowych w celu zmniejszenia odpowiedzialności i obciążenia pilota. Aby uzyskać precyzję i dokładność, mówca musi skalibrować oprogramowanie rozpoznające do własnego głosu i stylu mówienia.
Rozpoznawanie mówcy, kolejny element rozpoznawania mowy, to kolejny bardzo ważny aspekt przetwarzania mowy, chociaż nie jest jeszcze tak szeroko stosowany jak ogólne rozpoznawanie mowy. Podczas gdy rozpoznawanie mowy odnosi się konkretnie do rozumienia tego, co zostało powiedziane, rozpoznawanie mówcy dotyczy tylko tego, kto mówi. Weryfikacja tożsamości mówcy może być ważną funkcją bezpieczeństwa zapobiegającą nieautoryzowanemu dostępowi do systemu komputerowego lub korzystaniu z niego.
Innym elementem przetwarzania mowy jest rozpoznawanie głosu, które jest zasadniczo połączeniem rozpoznawania mowy i mówcy. Rozpoznawanie głosu występuje, gdy programy rozpoznawania mowy przetwarzają mowę znanego mówcy; takie programy mogą generalnie interpretować mowę znanego mówcy ze znacznie większą dokładnością niż mówcy przypadkowego.
Kolejnym tematem studiów w obszarze przetwarzania mowy jest analiza głosu. Analiza głosu różni się od innych tematów związanych z przetwarzaniem mowy, ponieważ tak naprawdę nie dotyczy językowej treści mowy. Dotyczy to przede wszystkim wzorców mowy i dźwięków. Analiza głosu może być wykorzystywana do diagnozowania problemów ze strunami głosowymi lub innymi narządami związanymi z mową poprzez notowanie dźwięków wskazujących na chorobę lub uszkodzenie. Wzorce dźwiękowe i stresowe mogą być również wykorzystane do ustalenia, czy dana osoba mówi prawdę, chociaż takie użycie analizy głosu jest bardzo kontrowersyjne.