智能语音的核心技术主要包括语音识别、自然语言处理和语音合成三大关键技术，它们共同实现了人机语音交互的智能化。
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语音识别（ASR）
语音识别技术将人类语音转换为文本，涉及声学模型、语言模型和解码算法。深度学习（如RNN、Transformer）的应用大幅提升了识别准确率，尤其在嘈杂环境下的鲁棒性。 -
自然语言处理（NLP）
自然语言处理负责理解语音转换后的文本，包括意图识别、语义分析和上下文处理。预训练模型（如BERT、GPT）让机器能更精准地解析复杂语句，实现多轮对话和个性化响应。 -
语音合成（TTS）
语音合成技术将文本转化为自然流畅的语音，依托声码器和波形生成技术（如WaveNet）。现代TTS系统能模拟情感、语调，甚至方言，使合成语音更接近真人发音。
未来，随着端云协同和边缘计算的发展，智能语音技术将更高效、低延迟地融入生活场景，如智能家居、车载系统和无障碍交互。
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