1樓：lonely fish
目前行業內的人員需求，做語音的一直比較緊缺，做視覺的一大把。但從崗位數量分析，針對視覺的崗位還是比語音的多，因為視覺的應用範圍更廣。可以結合自己的愛好進行選擇。
這兩個方向，只要做好了，未來都可期。
2樓：小菜鳥
從學術上來講，cv出文章相對選擇較多，但如果從工業界來說，目前cv基礎演算法已經平台化和標準化，特別是大廠。語音和nlp相對還有較大的落地場景，所以看就業的方向吧，如果偏研究，cv，如果工業界還是語音或者nlp。
3樓：報考一起走丁主編
視覺處理的畢業生數量比語音處理的畢業生數量要多很多，相對來說競爭就大很多！但是我認為能否順利就業，最為關鍵的是取決於個人的學習能力和綜合素質！
4樓：
個人建議語音，門檻高，競爭小，應用廣。光是這個數學基礎和訊號處理就能擋住一大部分人，而且Kaldi本身又不像CV常用包那麼友好。語音常用技術在語言/語音類領域泛用性很廣，跟計算語言技術又有大量重疊。
非要說缺點那就是門檻高。CV門檻一直不高，深度學習推廣後更是一發不可收拾，十年前就是計算機系著名的學術灌水重災區。
我前兩年本來是在做NLP，跳槽的時候明顯感覺NLP門檻低，良莠不齊。換個方向做語音之後，世界明顯清淨多了。數學系出身的分析強的，或者EE出身的朋友做AI，我個人還是建議從語音入手。
語音輸入語音系統，輸出的內容直接跟NLP有介面，比如各種口語類系統。而NLP做到深層次還是脫離不開計算語義分析，也是個難伺候的主。
5樓：curry
我覺得還是語音吧，門檻高，競爭相對來說比CV和NLP小，畢竟去年CV和NLP的求職報錄比都是差不多20：1了，相反一般的機器學習演算法工程師才僅僅是接近10：1（僅指全國平均水平）。
當然CV和語音這兩個方向本身依然還是有很大的潛力等待挖掘，只是由於我們現在都是調參俠，所以缺少了創新，很多時候都是推崇增加資料規模以及調參然後就把任務完成了。反正只要能夠學精，有自己的想法，不論在哪個方向都可以大放異彩吧
6樓：FrankCht
我認為，從就業角度來看，目前從事計算機視覺(Computer Vision, CV)的人更多，門檻更低(相對語音)，社群更大，而且未來幾年會發展的很好，這跟CV領域的研究者很多有關，也跟深度學習中CV技術的核心網路結構-卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)更容易被理論解釋有關，所以相比語音技術，CV的應用落地更快，效果更明顯。
翻看其他人的回答，有看到回答說語音技術比CV更成熟，不敢苟同，原因有四：第一，目前語音頻號處理，以語音識別舉例，在實驗室的效果比較好，然而放到市場上應用，我個人認為，體驗並不好，識別率並不算高，尤其是在嘈雜環境下，雜訊就是語音識別最大的敵人，耳朵對雜訊特別敏感，不像影象，乙個簡單的人臉輪廓或許就能識別出哪個人，語音領域頂級公司像蘋果(收購Nuance而推出Siri)和科大訊飛，也並未完全解決雜訊的問題，所以有一些科技公司已專為語音降噪提出解決方案，如深圳的大象聲科；第二，常用於語音識別的迴圈/遞迴神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)，訓練困難，理論解釋性不強，研究者不多，目前研究已到瓶頸期，正需要新的理論突破；第三，語音頻號處理領域高階人才缺乏，要做好這個方向，需要傳統訊號處理和深度學習兩個技術的融合，才可能有突破，然而，訊號處理的研究者(主要是EE方向)對神經網路了解較少，而深度學習的研究者(主要是CS方向)缺乏訊號處理理論基礎，正是因為如此，語音技術不管是在商業領域還是研究領域，都停滯不前。第四，語音識別門檻和理論要求更高，需要其他研究領域的輔助才能提高效果，如自然語言處理和情感識別，就我所了解，目前的識別技術，應該還不能回答女朋友說「我沒有很生氣」這類的問題吧？！
所以，我認為，如果題者想急著直接找工作，而基礎一般，CV是個很好的選擇，在近幾年也會有好的發展，而如果題者想挑戰語音技術，並且有信心把語音技術的幾個瓶頸解決，那在未來潛力很大。不管哪個方向，只要肯花精力和時間去鑽研，都會很有前(錢)景。
7樓：Ommega3110
視覺方向更有錢途
語音識別相對成熟，無論是語義識別還是說話人識別。都已經成功商業化，精進的也就準確率的微幅提公升。除非有更廣泛的方向商業化（聲音測謊？
聲音識別病症？），不然對人的需求會逐漸降低。
而視覺方向正好趕在無人駕駛技術前期。就業前景十分光明。
但如果你成為大牛，哪個方向都賺錢。
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