使用Cortana的聊天机器人不会说话

是因为Cortana是微软公司开发的语音助手，主要用于语音交互和语音识别。聊天机器人通常是基于自然语言处理和人工智能技术开发的，用于模拟人类对话和提供相关信息。

聊天机器人的工作原理是通过分析用户输入的文本或语音，理解用户意图，并根据预先设定的规则或算法生成相应的回复。然而，Cortana作为语音助手，更注重语音交互和语音识别的能力，而不是聊天机器人的对话能力。

要实现一个会说话的聊天机器人，通常需要以下技术和知识：

1. 自然语言处理（NLP）：用于理解和解析用户输入的文本或语音，包括词法分析、句法分析、语义理解等。
2. 人工智能（AI）：用于模拟人类对话和生成自然流畅的回复，包括对话管理、生成回复、情感分析等。
3. 机器学习（ML）：用于训练和优化聊天机器人的模型，提高对话质量和准确性。
4. 数据库：用于存储和管理聊天机器人的知识库和对话历史。
5. 前端开发：用于构建用户界面，包括文本输入框、语音输入按钮等。
6. 后端开发：用于处理用户输入和生成回复的逻辑，包括对话管理、回复生成、数据存储等。
7. 软件测试：用于确保聊天机器人的功能和性能符合预期，包括单元测试、集成测试、性能测试等。
8. 数据库：用于存储和管理聊天机器人的知识库和对话历史。
9. 云原生：用于部署和管理聊天机器人的云服务，包括容器化、自动扩展、监控等。
10. 网络通信：用于与用户进行实时的文本或语音交互，包括WebSocket、HTTP等协议。
11. 网络安全：用于保护聊天机器人和用户数据的安全，包括身份认证、数据加密等。
12. 音视频：用于处理语音输入和输出的编解码、噪声消除、语音合成等技术。
13. 多媒体处理：用于处理用户输入中的图片、视频等多媒体内容，包括图像识别、视频分析等。
14. 人工智能：用于提供更智能化的聊天机器人功能，如情感分析、智能推荐等。
15. 物联网：用于与物联网设备进行交互，如智能家居、智能办公等场景。
16. 移动开发：用于开发适配移动设备的聊天机器人应用，如iOS、Android等平台。
17. 存储：用于存储和管理聊天机器人的知识库、对话历史和用户数据，如数据库、对象存储等。
18. 区块链：用于保护聊天机器人的数据安全和隐私，如身份验证、数据溯源等。
19. 元宇宙：用于构建虚拟世界和虚拟现实场景，提供更沉浸式的聊天机器人体验。

综上所述，要实现一个会说话的聊天机器人，需要综合运用多个领域的知识和技术，并结合具体的应用场景和需求进行开发。在腾讯云上，可以使用云函数、人工智能接口、云数据库等相关产品来构建和部署聊天机器人应用。具体产品和介绍可以参考腾讯云官方网站。