智能语音识别系统依赖于多种技术的结合与协同，其中包括信号处理技术、机器学习算法、自然语言处理等。

1.信号处理与特征提取：在语音识别中，信号处理技术用于将原始语音信号转换为数字信号并提取语音特征。常见的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)和滤波器组分析。这些特征能够有效描述语音的音质、音调和语速等信息

2.声学模型与机器学习：声学模型用于将语音信号与音素(即语音的最小单位)之间建立对应关系。传统的声学模型包括隐马尔可夫模型(HMM)，而现代的深度学习方法，如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和深度神经网络(DNN)，则用于进步提高语音识别的准确性和效率，

3.自然语言处理(NLP)：自然语言处理是语音识别的关键技术之一，它帮助系统理解语音内容的含义并生成合适的响应。NLP技术包括语法解析、语义分析、情感分析等，它能够确保系统不仅识别出语音的字面含义，还能够理解语境和用户意图。

4.语音合成技术：在一些应用中，语音识别结果需要通过语音合成技术转换为语音输出。语音合成技术，尤其是基于深度学习的文本到语音(TTS)合成，能够使设备发出自然、流畅的语音反馈。