语音计算机是通过以下步骤学会识别和转化语音的：
特征提取
将声音信号转化为计算机能够理解的数字形式。
提取声音的频率、强度、时长等特征，形成一个数字化的声学特征向量。
模式匹配
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。
这个语音模型通常是通过大量的训练数据，让计算机学会各种语音特征和其对应的语言模式。
通过这两个步骤，计算机能够理解和识别声音，实现从声音到文本的转化。
扩展信息
训练过程：为了让计算机学会语音识别，需要大量的训练数据，这些数据包括不同人的发音、语调、语速等信息。通过这些数据，计算机可以学习到各种语音特征及其对应的文本。
应用领域：语音识别技术广泛应用于日常办公、学习、娱乐等多个领域，极大地提高了工作效率和使用体验。
提高准确性：使用高质量的麦克风、选择安静的环境以及定期进行训练，可以提高语音识别的准确性。
希望这些信息对你有所帮助。