NLP（自然语言处理）在语音合成（文本转语音）和语音识别（语音转文本）中都扮演着核心角色，使系统能够理解和生成人类语言。对于语音识别，NLP 通过分析音频信号、识别音素并将它们映射到单词和句子来帮助将口语转换为文本。在语音合成中，NLP 处理文本输入以确定发音、语调和语速，从而使系统能够生成听起来自然的语音。这些应用依赖于在大量语音和文本数据集上训练的机器学习模型来提高准确性和流畅性。
在语音识别中，NLP 技术如声学模型和语言模型协同工作。声学模型使用神经网络（例如，CNN 或 Transformer）将音频特征映射到音素，而语言模型预测词序列的可能性以解决歧义。例如，像 Alexa 或 Google Assistant 这样的虚拟助手使用 NLP 解析“设置一个 5 分钟的计时器”等命令，首先将语音转换为文本，然后提取意图和实体。高级系统也能处理上下文，例如识别“their”和“there”听起来相似，但根据周围的词语具有不同的含义。像 Mozilla DeepSpeech 或 OpenAI 的 Whisper 这样的工具展示了端到端模型如何通过将声学模型和语言模型组合到单个系统中来简化此过程。
对于语音合成，NLP 在生成语音之前预处理文本以确定句子结构、标点符号和重音。像 Google 的 WaveNet 或 Amazon Polly 这样的系统使用神经网络生成模仿人类韵律的波形。例如，“I didn’t say he stole the money”这样的句子可以通过不同的重音合成来传达不同的含义。NLP 还处理文本规范化，例如扩展缩写词（“Dr.”到“Doctor”）或将数字转换为单词（“$20”到“twenty dollars”）。像 Tacotron 2 或 FastSpeech 2 这样的现代框架使用注意力机制将文本片段与相应的音频片段对齐，确保语速自然。开发者可以通过 API 或像 ESPnet 这样的开源库集成这些功能，以构建有声读物阅读器或实时翻译工具等应用。
NLP 在这两个领域的集成使端到端的语音应用系统成为可能。例如，客户服务机器人可以使用语音识别转录用户的查询，应用 NLP 对请求进行分类，然后使用语音合成大声回应。挑战包括处理口音、背景噪音或含糊不清的措辞。迁移学习等技术允许模型使用较小的数据集适应特定领域（例如，医学术语）。像 Hugging Face 的 Transformers 这样的库提供了预训练模型，开发者可以对其进行微调以执行语音情感检测或定制语音生成等任务。通过将 NLP 与信号处理相结合，这些系统的准确性和表现力不断提高，使得辅助工具到互动娱乐等应用得以实现。