智能家居设备中的语音识别是一个多步骤过程，将口语词汇转换为可操作的命令。系统首先通过麦克风捕捉音频，然后将其数字化并分析以识别语音模式。这些原始音频使用在海量数据集上训练的声学模型进行处理，以将声音映射到语音单元。例如，当您说“Alexa，开灯”时，设备会识别出唤醒词“Alexa”，触发录音，并将随后的音频发送到基于云的服务。该服务将音频分成段，过滤背景噪音，并使用统计模型预测最可能的词汇序列。这些模型会考虑口音、语速和上下文以提高准确性。
音频转换为文本后，自然语言理解（NLU）算法会解析文本以确定意图并提取参数。例如，在命令“将恒温器设置为 72 度”中，NLU 会识别出意图（调整温度）和实体（72 度）。开发者通常使用预定义的模式或在特定领域数据上训练的机器学习模型，将命令映射到操作。Google Home 或 Amazon Alexa 等智能家居平台提供了用于定义这些意图的框架，从而能够与第三方设备集成。处理含糊不清的短语时会遇到挑战，例如“关闭客厅”与“关闭客厅灯”，这需要依赖上下文进行消歧。为解决此问题，系统可以使用历史交互数据或设备状态（例如，哪些灯目前开着）来细化解释。
最后，通过 API 或 Zigbee 或 Wi-Fi 等本地协议向目标设备发送指令来执行经过验证的命令。例如，“锁门”命令可能会触发对智能锁制造商服务的 API 调用。然后，设备会提供反馈，例如语音确认（“好的，正在锁门”）或设备上的视觉指示。安全性在此至关重要：敏感命令（例如，解锁门）通常需要额外的身份验证，例如语音识别或配套应用程序批准。边缘计算越来越多地用于在本地处理简单命令，从而减少延迟和对云的依赖。为了优化性能，开发者可以实施混合模型，其中基本任务（例如，“停止聆听”）在设备上处理，而复杂查询则依赖于云资源。错误处理（例如，当系统检测到不确定性时重新提示）可确保可靠性，而从用户交互中持续学习有助于随着时间的推移提高准确性。