自然语言处理和语音的关系是什么？

自然语言处理（NLP），广义上来讲包括对各种形式的自然语言的处理，即既包括文本，也包括语音。不过，因为对语音的处理涉及信号处理，跟文本处理的感觉不太一样，所以常常把语音单独拿出来说。这样，狭义的 NLP 就单指对文本的处理了。对文本和语音的「处理」，也是一个很广的概念。对文本的处理（即 NLP）包括 parsing、信息提取、情感识别、翻译、生成等等；对语音的处理包括语音识别、说话人识别、情感识别、语种识别、语音合成、语音转换、语音分离、语音增强等等。自然语言处理和语音处理中的各种任务，都要用到机器学习的方法。可以认为这二者是机器学习的应用领域。一般说「研究机器学习」，可以指研究机器学习的方法与理论本身，也可以指研究机器学习的应用。无论从事自然语言处理、语音处理、机器学习中的哪一个领域，都要会编程。但是醉翁之意不在酒，这些领域中的编程更多地是利用已有的算法和模块实现自己的目的，而不是从头去实现算法。所以 ACM（主要锻炼高效算法的实现）、并行结构之类的知识都不是所有人都必需的，而是要看你做的具体任务。另外，这些领域都需要线性代数、微积分、概率论这几种基础数学知识。做自然语言处理和语音处理都还需要少量的语言学知识；做语音处理还需要少量信号处理知识。