语音控制程序的编写涉及多个步骤和工具，以下是一些关键步骤和推荐的编程语言及工具：
选择编程语言和工具
Python：因其简单易用且有丰富的第三方库支持，如`SpeechRecognition`和`pyttsx3`，非常适合用于编写语音控制程序。
C/C++：适合需要底层控制和高效处理的应用，可以使用如`CMUSphinx`和`Julius`等语音识别引擎。
TensorFlow：如果你打算构建复杂的语音识别模型，可以使用Python接口，并通过TensorFlow构建和训练神经网络。
Microsoft Speech SDK：适用于在Windows环境下开发语音控制应用。
语音识别
使用语音识别引擎将语音信号转换为文本。常见的引擎包括`PocketSphinx`、`CMUSphinx`、`Julius`以及云服务如Google Assistant和Amazon Alexa。
在Python中，可以使用`SpeechRecognition`库来实现这一功能。
语音合成
将文本转换为语音输出。可以使用`pyttsx3`库在Python中实现语音合成。
在Windows环境下，可以使用`Microsoft Speech Platform SDK`进行语音合成。
控制逻辑
编写代码将识别到的文本转换为具体的控制指令。
根据需要，可以实现简单的命令解析和意图识别，例如使用自然语言处理（NLP）技术来理解用户的意图。
测试和调试
使用麦克风进行实时测试，确保语音控制程序能够准确识别和执行命令。
对代码进行调试，处理可能出现的错误和异常情况。
```python
import speech_recognition as sr
import pyttsx3
初始化语音识别器和语音合成器
recognizer = sr.Recognizer（）
engine = pyttsx3.init（）
def listen_command（）:
with sr.Microphone（） as source:
print（"请说出您的指令..."）
audio = recognizer.listen（source）
try:
text = recognizer.recognize_google（audio, language='zh-CN'）
print（f"您说： {text}"）
process_command（text）
except sr.UnknownValueError:
print（"抱歉，我没听清楚"）
except sr.RequestError as e:
print（f"抱歉，语音识别服务出错了： {e}"）
def process_command（text）:
if text == "打开设备":
engine.say（"正在打开设备"）
engine.runAndWait（）
elif text == "关闭设备":
engine.say（"正在关闭设备"）
engine.runAndWait（）
else:
engine.say（"未识别的命令"）
engine.runAndWait（）
if __name__ == "__main__":
listen_command（）
```
这个示例程序使用`SpeechRecognition`库进行语音识别，并使用`pyttsx3`库进行语音合成。用户可以说出指令，程序会识别并执行相应的操作。
建议
选择合适的工具：根据项目需求选择合适的语音识别和合成工具。
测试：在不同环境下进行充分测试，确保程序的稳定性和准确性。
持续学习：语音控制技术不断进步，持续学习新的技术和工具可以提高程序的性能。