学习语音计算机可以从以下几个方面入手：
了解语音识别技术
语音识别是语音计算机的基础，了解其原理和常用算法是很重要的。可以学习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。
学习自然语言处理（NLP）
NLP是处理语音数据的关键技术之一。学习NLP的基本概念和常用算法，如词法分析、句法分析、语义理解等。同时，掌握一些流行的自然语言处理工具和库，如NLTK、SpaCy等，用于处理和分析语音数据。
掌握语音合成技术
语音合成是将文本转换为语音的过程。学习语音合成的原理和常用算法，可以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，掌握它们的使用方法和API调用。
学习音频处理技术
音频处理是对语音数据进行处理和分析的关键技术之一。学习音频处理的基本概念和常用算法，如音频滤波、语音特征提取、语音信号增强等。同时，掌握一些流行的音频处理工具和库，如Librosa、PyAudio等，用于处理和分析语音数据。
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。
掌握编程基础
在学习语音计算机之前，需要掌握一些基础的编程概念和技能，如变量、数据类型、函数、循环、条件语句等。学习一门编程语言，如Python、JavaScript等，并熟悉编程环境和工具，如Anaconda、Jupyter Notebook等。
学习相关的库和框架
学习与语音识别和语音合成相关的库和框架，例如SpeechRecognition库和pyttsx3库等。
多写多实践
坚持编写代码，通过实际操作和调试来提高自己的技能。多阅读前人的代码，积累经验，并不断练习和总结。
通过以上步骤，可以逐步掌握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，不断巩固和提高自己的水平。