智能語音系統(tǒng)的核心在于其能夠理解和生成自然語言的能力，這依賴于一系列復(fù)雜的技術(shù)，包括語音識別、語音合成和自然語言處理技術(shù)。
一、語音識別技術(shù)
聲學(xué)模型技術(shù)：傳統(tǒng)聲學(xué)模型有隱馬爾可夫模型（HMM），如今深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）及其變體如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）中的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）應(yīng)用廣泛，可自動學(xué)習(xí)語音復(fù)雜特征提升準(zhǔn)確率。
語言模型技術(shù)：n - 元語法（n - gram）模型基于單詞序列概率預(yù)測，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型如 Transformer 架構(gòu)能更好捕捉語義語法信息。
特征提取技術(shù)：梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）模擬人耳感知提取語音關(guān)鍵特征，線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）也較常用。
二、語音合成技術(shù)
基于規(guī)則合成法：早期依語音音素、音節(jié)等規(guī)則合成，自然度低。
拼接合成技術(shù)：按規(guī)則拼接預(yù)錄語音片段成完整語音，需大量語音數(shù)據(jù)建庫。
參數(shù)合成技術(shù)：提取語音參數(shù)如基頻、幅度等合成，統(tǒng)計(jì)參數(shù)語音合成（SPSS）和深度學(xué)習(xí)語音合成（如 Tacotron 系列模型）較先進(jìn)，合成語音自然度高。
三、自然語言處理技術(shù)
詞法分析技術(shù)：分詞將文本按規(guī)則分單詞，詞性標(biāo)注給單詞標(biāo)詞性助于理解語法結(jié)構(gòu)。
句法分析技術(shù)：依存句法分析構(gòu)建依存樹確定句子成分關(guān)系理解語義。
語義理解技術(shù)：語義角色標(biāo)注確定句子成分在事件角色，命名實(shí)體識別文本中人名、地名等實(shí)體理解主題內(nèi)容。
對話管理技術(shù)：對話狀態(tài)跟蹤確定對話當(dāng)前狀態(tài)，對話策略學(xué)習(xí)依狀態(tài)決定下一步對話策略。
