智能语音技术，也称为 人工智能领域的重要分支，涉及多学科交叉，包括数字信号处理、人工智能、语言学、数理统计学、声学、情感学及心理学等。它的核心目标是让智能设备能够理解和生成人类语言，实现自然的人机交互。
智能语音技术主要包括两个部分：
语音识别技术（ASR）：
将人的语音转换成文字的技术。
语音合成技术（TTS）：
将文字转换成人类语音的技术。
此外，智能语音技术还包括其他相关技术，如声纹识别、自然语言理解、语音去噪等。这些技术共同作用，使得智能设备能够更准确地理解和响应用户的语音指令，提供更加智能化的服务。
随着深度学习、大模型等技术的不断发展，智能语音技术正面临前所未有的发展机遇，同时也伴随着一系列挑战，如提高语音识别的鲁棒性、对话理解的生成可信度、情感智能的拟人化以及语音合成的个性化与表现力等。