通过结合语音识别 API、自然语言处理 (NLP) 和 AR 框架事件系统，语音命令可以集成到 AR 体验中。首先，开发者需要从用户设备的麦克风捕获音频输入，使用语音转文本服务进行处理，并将识别出的短语映射到特定的 AR 操作。例如，Unity 的 AR Foundation 可以通过平台特定的插件或基于云的 API（如 Google 的 Speech-to-Text 或 Microsoft 的 Azure Cognitive Services）监听语音输入。命令转录后，NLP 模型（例如 Dialogflow 或 Rasa）可以解析意图——例如“将对象放在这里”或“向左旋转”——并触发相应的 AR 交互。这种设置需要配置麦克风访问权限并确保低延迟处理以保持沉浸感。
处理上下文和环境噪声对于可靠性至关重要。AR 应用通常在动态环境中运行，背景声音或模糊的措辞可能会干扰准确性。开发者可以通过使用噪声抑制算法（例如 WebRTC 的噪声抑制）和设计上下文感知命令系统来缓解此问题。例如，如果用户在查看 3D 模型时说“放大”，应用应将该命令与活动对象关联起来。此外，空间音频提示——例如只有当用户面向特定 AR 标记时才会响应的语音触发器——可以提高精度。Apple 的 ARKit Vision 框架等工具允许开发者将语音输入与视觉跟踪相结合，从而能够通过诸如“突出显示红色汽车”之类的命令与实时检测到的对象进行交互。
集成示例因平台而异。对于 HoloLens，开发者可以使用 Windows Mixed Reality 的内置语音识别功能将语音命令绑定到手势或全息图操作。在 Unity 项目中，脚本可能会监听关键字“reset”并调用 ResetScene() 来清除放置的对象。像 Vuforia 的 AR SDK 与 Wit.ai 的 NLP 配对的跨平台解决方案可以实现语音控制的注释——例如，说“添加注释”以在用户注视的位置附加文本标签。性能优化是关键：在本地预加载常用语音命令可以减少对云的依赖，而边缘侧 ML 模型（如 TensorFlow Lite）可以离线处理语音。在真实世界场景中进行测试可以确保语音交互响应灵敏，并与 AR 环境的视觉反馈保持一致。