DSP是一个广泛的领域，超越了音频/视频处理。而且，由于任何领域都在开发新的数字设备，DSP算法的实现、仿真和设计仍然是一个非常重要的领域。

除了音频/视频之外，我想到的一些例子：

• 无线通信：例如，在 5G 蜂窝（即移动电话）和 802.11（即 WiFi）标准方面正在进行大量研究。
• 医疗设备：越来越多的设备（半）自动运行，需要复杂的信号处理来解释其测量结果。
• DSL：随着用户寻求更快的互联网，对DSL改进的研究非常重要。
• 大数据和深度学习：一方面，它是关于设计低复杂度的算法来解决巨大规模的问题。另一方面，它是关于提供可以快速执行这些操作的硬件。

这份清单并不详尽，还有更多领域，其中 DSP 是绝对必要的，并且每天都在开发新技术。

较早的答案中很好地说明了 DSP。想为您的音频/视频问题添加更多内容。尽管乍一看，音频处理领域似乎已经饱和，但在我看来，当您考虑“语音识别”和“语音处理”时，该领域正在发生巨大的复兴。DSP 社区已经在这些问题上工作了 40 多年。但现在，它们正在被整合到日常产品中。然而，这带来了新的挑战。想象一下，有人在石油钻井平台或机场附近工作时指挥 Siri 寻找东西。有大量嘈杂的环境，语音处理和识别滞后。我们可以想象机器人响应语音命令的未来。需要新的信号处理范例和算法。的确，你甚至可以从今天开始，而不是针对音频处理软件，而是针对语音识别引擎。可以说，字典有限的人。这样可以更好地识别您的自定义命令。我敢打赌，你可以改进市售的。然后尝试将命令放入可能有用的字典中。例如用于控制 IoT 组件的命令。将其链接到 IoT 传感器/执行器。那里..你有一个现代信号处理系统，不是现成的，能够执行有用的东西，如果发现足够强大，甚至可以推向市场。例如用于控制 IoT 组件的命令。将其链接到 IoT 传感器/执行器。那里..你有一个现代信号处理系统，不是现成的，能够执行有用的东西，如果发现足够强大，甚至可以推向市场。例如用于控制 IoT 组件的命令。将其链接到 IoT 传感器/执行器。那里..你有一个现代信号处理系统，不是现成的，能够执行有用的东西，如果发现足够强大，甚至可以推向市场。