智能语音交互技术主要涉及到以下关键技术：

1. 语音识别（ASR）：语音识别是将人类语音转化为计算机可处理的文本信息的过程。ASR系统通常包括前端信号处理、声学模型和语言模型三个部分。声学模型用于对声音信号进行特征提取和转换，将其转化为可识别的单词序列；语言模型则确定单词序列的可能性，最终输出识别结果。

2. 自然语言处理（NLP）：ASR输出的文本信息需要进一步理解用户的意图，这通常由自然语言处理技术实现。NLP涉及句法分析、词性标注、文本纠错、语义理解和知识图谱等技术，有助于理解用户的自然语言输入，提取其意图和有用信息。

3. 语音合成（TTS）：语音合成是将计算机输出的文本信息转化为人类可听的语音信号的过程。TTS系统同样包括前端信号处理、声学模型和语言模型三个部分，其中声学模型将文本转化为声音信号，语言模型则确定声音信号的语感和语速等特征。

4. 交互模型：交互模型是实现智能语音交互的核心技术之一，它包括唤醒词检测、语音识别、意图判断和回复生成等步骤。唤醒词检测用于从环境噪声中检测到用户的唤醒词，如“小度”等；语音识别用于将唤醒词转化为可识别的文本信息；意图判断用于根据文本信息判断用户的意图，如命令、询问等；回复生成用于根据用户意图输出回复，如播放音乐、回答问题等。

5. 知识图谱：知识图谱是实现智能语音交互的另一个核心技术，它用于描述实体之间的关系和属性，以及语义信息等。通过知识图谱，可以实现对用户问题的语义理解，以及回答用户的问题、提供相关信息等。

智能语音交互技术已经得到了广泛应用，例如智能音箱、智能家居、智能客服等领域。这些应用不仅提高了用户体验，还为各行各业提供了新的交互方式和商业模式。