学习语音计算机主要涉及以下几个步骤：
了解语音识别技术
语音识别的原理包括特征提取和模式匹配。特征提取阶段将声音信号转化为计算机能够理解的数字形式，如频率、强度、时长等特征。模式匹配阶段则是将提取的特征与预先存储的语音模型进行比较，找出最匹配的模型。
选择合适的语音识别工具
可以选择一些开源的语音识别引擎，如Google的Speech-to-Text、Microsoft的Azure Speech-to-Text等，掌握它们的使用方法和API调用。
设置和配置语音识别系统
在首次使用语音识别功能时，系统会提供设置向导，引导用户进行麦克风设置，确保设备能够清晰地接收到语音。用户需要选择语音输入的硬件设备，并进行相应的配置。
训练语音识别系统
在首次使用语音识别功能时，系统会提供训练选项。用户可以通过朗读一些文本，让系统更好地适应和识别自己的声音及说话方式。此外，随着使用时间的增加，定期进行训练也能够进一步提高系统的识别率。
提高语音识别准确性
使用高质量麦克风和安静的环境有助于提高语音识别的准确性。此外，关闭不必要的设备和声音源，如电视、音响等，为语音输入创造一个相对安静的环境，也有助于提高识别能力。
学习自然语言处理
自然语言处理是处理语音数据的关键技术之一。程序员可以学习自然语言处理的基本概念和常用算法，如词法分析、句法分析、语义理解等，并掌握一些流行的自然语言处理工具和库，如NLTK、SpaCy等。
掌握语音合成技术
语音合成是将文本转换为语音的过程。程序员需要学习语音合成的原理和常用算法，并掌握一些开源的语音合成引擎，如Google的Text-to-Speech、Microsoft的Azure Text-to-Speech等。
实践项目
通过实践项目来巩固所学的知识。可以选择一些语音相关的项目，如语音助手、语音识别系统、语音翻译系统等，通过实际操作和调试来提高自己的语音编程能力。
通过以上步骤，可以逐步学会语音计算机的相关知识和技能。建议从基础知识入手，结合实践项目，不断巩固和提高。