语音识别技术是把声音信息转化为文本的过程，其本质是对声音特征和文本的分类模拟。这个过程主要分为三个阶段：首先由麦克风列阵拾音器采集声音信息；随后通过人工智能完成声音信息的识别；最后，以语义理解功能完成对声音信息的解析。

这项功能使设备将人类的语音信息转化为机器可读的文字信息。例如，我们常见的语音输入功能就是基于此技术开发的，用户可以通过语音命令进行搜索、发送消息等操作。

自然语言处理（NLP）技术，这是一种能让计算机理解、解析和生成人类语言的技术。通过这些技术，智能语音助手可以理解用户的指令，可以实现诸如语音输入、语音控制、语音搜索、语音翻译等多种应用，为用户提供更为便捷的服务。例如，语音助手可以根据用户的语音指令控制智能家居设备，实现家居自动化。

语音合成技术可以将机器生成的文字信息转变为人类可以理解的语音信息。例如，许多设备和应用程序中的语音播报功能就是基于此项技术实现的。特别是近年来发展的神经网络参数合成技术，如WaveNet，其合成的语音效果非常接近真人录音的效果。