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自然语言通常是指那些随着文化发展而逐渐演变的语言，例如汉语、英语和日语。此外，还有一些人为设计的特定语言，比如与黑猩猩沟通的耶基斯语或用于科幻小说的精灵语，这类语言被称为人工语言。然而，在某些情况下，所有人类使用的语言（包括自然演化和人为设计的语言）都被视为“自然”语言，以区别于专门为计算机设计的“人造”语言，如编程语言。自然语言是人们日常交流和思考的主要工具。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）是指研究如何处理和应用自然语言（包括人造语言）的技术。它涵盖多个方面和步骤，主要包括认知、理解和生成。认知和理解的目标是让计算机将输入的语言转化为有意义的信息，然后根据不同的目的进行处理。生成系统则负责将计算机的数据转化为自然语言。

语音识别（ASR）

语音识别，即自动语音识别（ASR），旨在通过计算机将人类的语音内容自动转换为文字。每种语言都有独特的声学特性，例如汉语，通过拼音可以帮助识别字的发音。汉语的表达有一定的规律，可以通过这些规律来辨别语言中的每个字。

语音识别的过程包括分帧、状态识别、音素转换和声学模型的应用。此外，还需要语言模型来选择正确的文字，形成清晰的语句。语音识别借鉴了汉语的声学特征，通过将语音片段转化为音素，最终转换为文字。

自然语言理解（NLU）

自然语言理解（NLU）是研究如何让计算机理解人类语言的技术，是NLP中最具挑战性的部分。目前，机器只能理解一些孤立且意思明确的句子，如“今天天气怎么样？”、“现在几点了？”和“我要听赵雷的《成都》”。对于复杂的句子，尤其是含有大量代词的句子，机器往往难以理解。

例如，“我们把香蕉给猴子，因为它们饿了”和“我们把香蕉给猴子，因为它们熟透了”，虽然句子结构相同，但“它们”在不同情境下指向的对象不同。这种理解上的困难，主要是由于上下文关系和生活经验的缺失。

语音合成（TTS）

语音合成是通过人工方式产生人类语音的技术。文字转语音（TTS）系统可以将文本转化为语音。合成语音通常通过数据库中的语音片段连接而成，也可以通过声道模型和其他声音特征参数生成。

文字校对（Proofreading）

校对是出版工作中不可或缺的一环，通过比对原稿和校样，纠正其中的错误。校对不仅需要细心，还要具备丰富的知识，包括生活常识和专业知识。因此，校对系统通常局限于特定主题范围内的词汇和句型。

文字自动校对则通过机器自动检查文本中的错误，主要用于个人书写检查和出版行业的大量校稿需求。自动校对技术主要分为两种：文字自动校对和语音自动校对。前者通过语法检查器标注错误，后者通过语音输出辅助校对。

机器翻译

机器翻译是将一种自然语言转换成另一种自然语言的技术。虽然机器翻译在精确翻译方面仍无法完全替代人工翻译，但它在提供基本理解方面已经变得越来越实用。许多公司利用机器翻译技术为用户提供多语种服务，如百度翻译和谷歌翻译。

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