從廣義上講，自然語言處理(NLP)包括對各種形式的自然語言的處理，包括文本和語音。但由於語音處理涉及信號處理，和文本處理不壹樣，所以語音往往是單獨拿出來的。這樣，狹義的NLP僅指對文本的處理。文字和發音的“處理”也是壹個非常寬泛的概念。文本處理包括句法分析、信息抽取、情感識別、翻譯、生成等。語音處理包括語音識別、說話人識別、情感識別、語言識別、語音合成、語音轉換、語音分離、語音增強等。機器學習用於自然語言處理和語音處理中的各種任務。可以認為這兩個是機器學習的應用領域。壹般來說，“研究機器學習”可以指研究機器學習本身的方法和理論，也可以指研究機器學習的應用。無論妳從事自然語言處理、語音處理、機器學習哪個領域，妳都要會編程。但是醉酒的目的不是喝酒，這些領域的編程更多的是利用現有的算法和模塊來達到自己的目的，而不是從零開始實現算法。所以ACM(主要是訓練高效算法的實現)、並行結構之類的知識並不是每個人都需要的，要看妳做的具體任務。此外，這些領域還需要線性代數、微積分、概率論等基礎數學知識。做自然語言處理和語音處理也需要少量的語言學知識；做語音處理也需要壹點信號處理的知識。
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