语音交互一般包括‌语音识别、自然语言处理、语音合成‌三大核心技术，通过‌硬件采集、算法解析、语义理解、语音输出‌等环节实现人机对话。

1. ‌语音识别（ASR）‌
   将人类语音转换为文本，依赖麦克风阵列采集声音信号，通过声学模型和语言模型消除噪音、口音等干扰，最终输出准确文字。例如智能音箱听到“今天天气如何”后，先将其转为文本指令。

2. ‌自然语言处理（NLP）‌
   对识别后的文本进行意图分析和上下文理解，包括分词、实体识别、情感分析等。比如“打开空调并调到26度”会被拆解为“操作指令（开空调）”和“参数设定（26度）”。

3. ‌语音合成（TTS）‌
   将系统生成的文本回复转化为拟人化语音，通过波形拼接或参数合成技术模拟语调、停顿，使回答更自然。例如导航播报“前方500米右转”时，语音需清晰流畅。

其他辅助环节还包括‌声纹识别（身份验证）、对话管理（多轮交互）、环境降噪（提高准确率）‌等。

语音交互的流畅度取决于各环节协同效率，未来随着端侧算力提升和算法优化，响应速度和场景适应性将进一步提升。