计算机听懂人的语言主要依赖于 语音识别技术和 自然语言处理技术（NLP）。以下是详细解释：
语音识别技术
基于语言学和声学的方法：早期的语音识别技术主要依赖语言学和声学方法，通过分析语音的音频特征（声学特征）和语言的结构（语言学特征）来识别语音。
人工神经网络：人工神经网络是语音识别技术发展的一个重要里程碑，它模仿人类大脑的神经元网络，具有强大的归类能力和映射能力。现代语音识别技术通常融合神经网络和传统方法，提高了识别的效率和准确度。
自然语言处理技术
文本转换：为了让计算机理解人类语言，首先需要将人类的语言转化为计算机可以处理的数值形式，如词向量或语义表示。
语义理解：通过自然语言处理技术，计算机可以分析和理解文本的含义，包括词义消歧、实体识别、关系抽取等。
生成与交互：自然语言处理技术还可以使计算机生成人类语言，实现与人类的自然交流，例如通过机器翻译、自动摘要、文本分类等信息处理任务。
应用实例
语音识别库：如Python的`speech_recognition`库，可以帮助我们将人类的声音转化为文字，实现语音识别功能。
NLP库：如NLTK，提供了丰富的自然语言处理工具，可以用于文本预处理、情感分析、文本生成等任务。
通过这些技术的结合应用，计算机可以逐渐“听懂”并理解人类的语言，从而实现更加智能的人机交互。