编程语音通常涉及以下步骤和技术：
自然语言处理（NLP）
语音识别（Speech Recognition）：将语音信号转化为文本。常用的语音识别库包括Google的Speech-to-Text API、Microsoft的Speech API等。
自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）：将用户的自然语言输入转化为计算机能够理解的形式。常用的NLU库包括Google的Dialogflow、Microsoft的LUIS等。
对话管理（Dialogue Management）：管理对话流程和回答用户查询。对话管理可以使用规则引擎、状态机、机器学习等方法来实现。
语音合成（Text-to-Speech, TTS）
将文本转化为语音的过程。常用的语音合成库包括Google的Text-to-Speech API、Microsoft的Speech API等。
编程语言和工具
Python：可以使用NLTK进行自然语言处理，使用pyttsx3或Google Text-to-Speech API进行语音合成。
Java：可以结合自然语言处理和语音合成的相关库和API来实现语音合成功能。
C++：也可以使用相关库和API进行语音合成。
汇编语言：通过编写汇编指令来构建程序，需要遵循特定的指令格式和语法规则。
高级语言：如C、C++等，可以通过汇编器或编译器转换为机器语言。
建议
选择合适的编程语言：根据项目需求和开发者的熟悉程度选择合适的编程语言，如Python适合快速开发和原型设计，C++适合性能要求较高的应用。
利用现有库和API：使用现有的自然语言处理和语音合成库可以大大简化开发过程，提高开发效率。
理解计算机指令集：了解计算机的指令集架构和指令格式对于编写高效的机器语言程序非常重要。
通过以上步骤和技术，可以实现从语音识别到语音合成的完整语音编程功能。