要开发一个编程语音交流软件，你需要掌握以下技术和工具：
语音识别技术
使用语音识别库和API，如Google的Speech-to-Text API、百度AI的语音识别API等，将用户的语音输入转换为文本。
自然语言处理（NLP）
利用NLP技术理解用户的语音命令，并将其转换为计算机可执行的代码或指令。
编程语言支持
选择一种或多种编程语言，如Python、Java、JavaScript等，用于编写语音识别、处理和响应的代码。
集成开发环境（IDE）
使用IDE如Pydroid 3、AIDE、Visual Studio Code等，提供代码编写、调试和运行的环境。
语音合成技术
使用语音合成库和API，如Google Text-to-Speech API、Amazon Polly等，将文本转换为语音输出。
自动化工具
使用自动化工具如Tasker，创建自定义任务和场景，通过语音命令触发这些任务。
智能助手集成
集成智能助手如Google Assistant、Siri、Bixby等，通过语音命令执行编程相关操作。
后端框架
使用后端框架如Spring Boot，构建服务器端应用程序，处理语音数据、用户认证和数据存储。
前端技术
使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术，构建用户界面，实现实时聊天和语音交流功能。
实时通信技术
使用WebSocket或RESTful API，实现客户端和服务器之间的实时通信，支持语聊大厅的实时语音交流。
```python
import speech_recognition as sr
import requests
初始化语音识别器
recognizer = sr.Recognizer（）
打开麦克风
with sr.Microphone（） as source:
print（"Say something!"）
audio = recognizer.listen（source）
使用Google Speech-to-Text API进行语音识别
try:
text = recognizer.recognize_google（audio）
print（f"You said: {text}"）
except sr.UnknownValueError:
print（"Google Speech Recognition could not understand audio"）
except sr.RequestError as e:
print（f"Could not request results from Google Speech Recognition service； {e}"）
```
这个示例展示了如何使用Python的`speech_recognition`库和Google的Speech-to-Text API进行语音识别。你可以在此基础上进一步开发，添加自然语言处理、代码执行和语音合成等功能，以构建一个完整的编程语音交流软件。