语音识别技术实现智能交互的核心技术包括以下几个方面：1.声音信号采集与预处理：从麦克风等设备中采集声音信号，并进行预处理，包括滤波、降噪、增益调整等，以提高语音信号的质量。推理过程中，经过特征提取和语音识别模型，通过匹配语音特征和模型中学习到的语音特征之间的相似度，最终得到最有可能的文本结果。以上是实现智能交互的语音识别技术的核心方面。
语音识别技术实现智能交互的核心技术包括以下几个方面：
1. 声音信号采集与预处理：从麦克风等设备中采集声音信号，并进行预处理，包括滤波、降噪、增益调整等，以提高语音信号的质量。
2. 特征提取：将预处理后的语音信号转化为可供计算机高效处理的特征表示。常用的特征包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）、FBank（滤波器组）、PLP（线性预测参数）等。
3. 语音识别模型训练：使用机器学习或深度学习算法，根据已知的语音样本和其对应的文本标签，训练语音识别模型。常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和转录注意力网络（Transducer）等。
4. 语音识别模型推理：将输入的语音信号转化为文本的过程。推理过程中，经过特征提取和语音识别模型，通过匹配语音特征和模型中学习到的语音特征之间的相似度，最终得到最有可能的文本结果。
5. 语音合成：将文本转换成语音的过程。基于文本分析、音素库和波形生成等技术，生成逼真的语音输出。
以上是实现智能交互的语音识别技术的核心方面。除了上述技术，还需要对语音识别系统进行优化和调优，以提高识别准确率和实时性。此外，还需要考虑语音识别的应用场景和用户需求，结合自然语言处理、对话系统等其他相关技术，实现优化的智能交互体验。