计算机编程语音通常涉及以下步骤和工具：
语音识别技术：
这是计算机语音编程的核心技术，用于将用户的语音指令转换为文本。语音识别引擎可以识别和理解人类语言，并将其转化为计算机可以处理的命令。
自然语言处理（NLP）：
NLP技术用于分析和解释自然语言，以便将其转化为计算机可执行的指令。这包括词法分析、语法分析和语义分析等过程，帮助计算机理解用户的意图。
语音编程工具：
这些工具提供了一个交互式界面，允许开发人员使用语音指令编写、修改和执行代码。它们通常与语音识别和自然语言处理技术集成，提供语音编程的功能。
编程语言支持：
许多编程语言都有内置的语音处理库或支持第三方语音识别API，如Python的SpeechRecognition和pyttsx3库，JavaScript的Web Speech API，以及Swift的AVSpeechSynthesizer等。
语音合成技术：
将文本转换为语音输出，以便用户可以通过听的方式与计算机交互。这在某些情况下可以提高编程的便捷性和直观性。
具体实现方法
使用特定编程语言的语音处理库：例如，Python可以通过SpeechRecognition库进行语音识别，使用pyttsx3库进行语音合成。
利用Web API：在浏览器中可以使用Web Speech API进行语音识别和合成。
开发语音识别应用程序：可以使用Windows Speech SDK或其他语音识别引擎开发自定义的语音识别应用程序。
示例代码
```python
import speech_recognition as sr
初始化语音识别器
recognizer = sr.Recognizer（）
使用麦克风作为音频输入
with sr.Microphone（） as source:
print（"Say something!"）
audio = recognizer.listen（source）
识别语音输入并打印结果
try:
print（"You said: " + recognizer.recognize_google（audio））
except sr.UnknownValueError:
print（"Google Web Speech API could not understand audio"）
except sr.RequestError as e:
print（"Could not request results from Google Web Speech API； {0}".format（e））
```
建议
选择合适的编程语言和工具：根据具体需求和开发环境选择合适的编程语言和语音处理库。
训练语音识别模型：对于自定义的语音识别系统，可能需要训练语音识别模型以提高识别准确率。
考虑语音合成：如果需要将代码以语音的形式播放出来，可以使用语音合成技术。
通过以上步骤和工具，可以实现计算机编程语音，提高编程的效率和便捷性。