语音识别技术是一种将人类的语音信号转换为计算机可理解的文本或命令的技术。它包括以下几个关键步骤：
1. 预处理：这是语音识别的第一步，主要是对输入的语音信号进行降噪、去噪、增强等处理，以提高语音信号的质量。
2. 特征提取：这一步主要是从预处理后的语音信号中提取出有用的特征，以供后续的分类器进行处理。常用的特征有梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
3. 声学模型和语言模型：这一步主要是通过训练声学模型和语言模型，将提取的特征映射到可能的发音序列上。声学模型主要关注音素的识别，而语言模型则关注单词的识别。
4. 解码：这一步主要是根据声学模型和语言模型的结果，将可能的发音序列映射到实际的单词或者音素上。
5. 后处理：这一步主要是对解码的结果进行后处理，如词性标注、命名实体识别等，以提高识别的准确性。
人机交互的关键步骤主要包括以下几个：
1. 用户输入：用户通过语音输入设备（如麦克风）发出语音信号，这些信号被送入语音识别系统进行处理。
2. 语音识别：语音识别系统接收到用户的语音输入，对其进行预处理，然后提取特征，最后通过声学模型和语言模型进行解码，得到识别结果。
3. 反馈：语音识别系统将识别结果反馈给用户，用户可以通过查看结果或者进行其他操作来确认或修正识别结果。
4. 交互：用户根据语音识别系统的反馈，通过语音输入设备发出新的语音输入，这个过程可以重复进行，直到用户达到满意的交互结果。
总的来说，语音识别技术是实现人机交互的关键步骤之一，它涉及到预处理、特征提取、声学模型和语言模型、解码、后处理等多个环节，每一步都对最终的识别结果有着重要的影响。同时，人机交互的关键步骤还包括用户输入、语音识别、反馈和交互等环节，这些环节共同构成了一个完整的语音识别系统。
