本文用非线性动力学对语音信号进行了仔细的分析。首先，介绍了混沌的特性和测度。着重介绍了短时非线性预测方法和混沌滴定等非线性动力学方法。对语音信号进行了相空间重构，可以从波形图和相空间重构图上看出元音与辅音之间的区别。并且考察了语音信号的时变特性，分析了它的静态和稳态。采用短时非线性预测方法对汉语语音信号进行了详细分析。发现由于元音和辅音的发声机理的不同，元音预测效果较好，而大部分的辅音预测效果较差。因此，可以根据非线性预测的效果(我们采用相关系数——时间曲线来评价预测效果)来进行语音切分。在语音切分中，比较困难的是在噪声背景下的语音切分。在语音信号中加入白噪声，来研究在噪声背景下用短时非线性预测方法进行语音切分的效果。发现在较强噪声背景下短时非线性预测的方法仍然能够清晰有效的进行语音切分，因此它较之传统的短时能量和短时过零率方法具有明显的优越性。最后，采用Poon和Barahona提出的一种称为混沌“滴定”(Titration)的新方法来分析了语音信号的非线性动力学特性。这种方法同样具有短时的优点，并且具有很好的鲁棒性，在噪声污染或强周期背景下仍然能够有效检测出时间序列中的混沌成分，因此用该方法来分析语音信号的非线性动力学特性应该是更加可靠的。通过初步的研究我们发现混沌是汉语语音中的普遍的、固有的现象，它是由于语言的非线性发生机制产生的，且其特性不明显的依赖于频率、幅度等线性特性。