智能语音系统设备控制方法主要包括以下几个方面：
1. 语音识别技术：这是智能语音系统的核心，通过将用户的语音输入转换为计算机可以理解的文本信息。常用的语音识别技术包括隐马尔可夫模型（HMM）、神经网络、深度学习等。这些技术可以有效地提高语音识别的准确性和速度。
2. 自然语言处理（NLP）：NLP是研究如何让计算机理解和生成人类语言的技术。在智能语音系统中，NLP技术可以帮助系统理解用户的语音指令，将其转换为相应的操作命令。
3. 语音合成技术：语音合成是将文本信息转换为语音的技术。在智能语音系统中，语音合成技术可以将计算机生成的文本信息转换为自然的语音输出，为用户提供更加友好的操作体验。
4. 语音交互设计：语音交互设计是指根据用户的需求和习惯，设计出易于使用的语音操作界面。这包括语音按钮、语音菜单、语音导航等功能的设计。一个好的语音交互设计可以提高用户的使用体验，减少误操作的可能性。
5. 语音反馈机制：语音反馈机制是指在用户发出语音指令后，系统能够及时给出反馈。这种反馈可以是语音提示、文字提示或者图形提示等。良好的语音反馈机制可以提高系统的可用性和可靠性。
6. 多模态交互：多模态交互是指除了语音之外，还可以通过其他方式与系统进行交互。例如，触摸屏、手势、触摸笔等。多模态交互可以提高系统的灵活性和适应性，满足不同用户的需求。
7. 安全性和隐私保护：在智能语音系统中，安全性和隐私保护是非常重要的。系统需要采取有效的措施来防止恶意攻击和数据泄露，如加密传输、身份验证、权限管理等。
8. 可扩展性和兼容性：随着技术的发展，智能语音系统需要能够适应新的技术和标准。因此，系统需要具有良好的可扩展性和兼容性，以便在未来能够支持更多的功能和服务。
总之，智能语音系统设备控制方法涵盖了语音识别、自然语言处理、语音合成、语音交互设计、语音反馈机制、多模态交互、安全性和隐私保护以及可扩展性和兼容性等多个方面。这些方法共同构成了智能语音系统的基础，为人们提供了更加便捷、高效、安全的语音交互体验。
