在智能语音交互中，语音克隆技术可以通过以下步骤实现：

1. 采集目标人物的声音样本。这些样本可以包括各种不同的音调、语速和语气。
2. 分析采集到的声音样本，提取出声音的特征参数，例如基频、共振峰等。这些特征参数可以用来描述声音的频谱特性，从而能够准确地模拟出原始声音的特点。
3. 将提取到的特征参数映射到合成器中，通过模型计算得到合成的声音波形。这个过程涉及到声学模型、语言模型和音素转换等多个子模型的协同工作。声学模型主要负责将特征参数转化为声音波形，语言模型则用于生成流畅的语音，而音素转换则是将输入的文本转化为对应的音素序列。
4. 通过大量的训练数据进行学习和优化，使得合成的语音更加自然、流畅。

在实现过程中，需要使用到一些语音处理技术和算法，例如短时傅里叶变换（STFT）、逆短时傅里叶变换（iSTFT）、深度学习等。通过这些技术和算法的组合应用，可以实现语音克隆技术的自动化和智能化。

总之，智能语音交互中的语音克隆技术需要经过声音样本采集、特征提取、模型训练等多个步骤才能.终实现，需要运用多种技术和算法的组合。