语音系统通常包括以下内容：
1. 语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）模块：将用户的语音输入转换为文本。这涉及到声音信号的处理、特征提取和模式识别等步骤。
2. 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）模块：对转换后的文本进行分析，提取关键信息并理解其含义。这包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析等任务。
3. 对话管理（DM，Dialogue Management）模块：根据用户输入和系统的知识库，确定合适的回应或执行的操作。这可能涉及到意图识别、槽填充、对话状态跟踪等任务。
4. 语音合成（TTS，Text-to-Speech）模块：将系统的文本输出转换为语音信号。这涉及到文本分析、音素合成和声音信号处理等步骤。
5. 语音增强（VAD，Voice Activity Detection）模块：从音频信号中检测出声源活动区域，以便于后续的语音识别和处理。
6. 语音分离（Voice Separation）模块：在混响环境中，从多个声源中提取出目标说话者的声音。
7. 语音增强（Speech Enhancement）模块：对噪声污染的声音进行降噪、回声消除等处理，以提高语音质量。
8. 语音转写（Speech Transcription）模块：将语音信号转换为文本，用于后续的自然语言处理和分析。
9. 语音情感分析（Emotion Recognition）模块：通过分析语音信号中的声学特征，识别出说话者的情感状态（如快乐、悲伤、愤怒等）。
10. 语音生物识别（Biometric Identification）模块：通过对语音信号的分析，实现对说话者身份、年龄、性别等特征的识别。