感应器本身并不具备编程语音输入的功能，它主要负责采集环境中的物理信号，如声音、温度、压力等，并将这些信号转换为可处理的电信号。语音输入功能通常需要配合微控制器或计算机来实现，通过软件来处理这些电信号，识别用户的语音，并将其转换为文本。
如果你想要实现语音输入的功能，你需要一个支持语音识别的微控制器或计算机，以及相应的语音识别软件或API。以下是一个基本的实现步骤：
选择合适的语音传感器：
根据你的需求选择合适的语音传感器，如麦克风模块或语音识别模块。
连接传感器：
将语音传感器与微控制器或计算机连接。这通常通过USB接口、蓝牙或其他通信协议来实现。
编写代码：
使用适当的编程语言（如C语言、Python等）编写代码来初始化传感器、采集声音数据、调用语音识别API（如Google Speech-to-Text API）将声音转换为文本。
处理识别结果：
在代码中处理语音识别的结果，根据识别到的文本执行相应的操作，如显示文本、转换为命令等。
测试和调试：
在实际环境中测试语音输入功能，确保其准确性和可靠性，并根据测试结果进行调试和优化。
```python
import speech_recognition as sr
初始化语音识别器
recognizer = sr.Recognizer()
获取麦克风音频流
with sr.Microphone() as source:
print("请说话...")
audio = recognizer.listen(source)
使用Google Speech-to-Text API识别语音
try:
print("你说的是：", recognizer.recognize_google(audio))
except sr.UnknownValueError:
print("无法识别音频")
except sr.RequestError as e:
print("无法请求结果；{0}".format(e))
```
在这个示例中，我们使用了`speechrecognition`库来访问Google Speech-to-Text API，并实现了基本的语音识别功能。你需要先安装这个库（`pip install SpeechRecognition`），并且可能需要注册Google Cloud并获取一个API密钥才能使用Google Speech-to-Text API。
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的错误处理和功能实现。此外，语音识别的准确性可能会受到环境噪音、说话人口音等因素的影响，因此在实际应用中可能需要进行额外的优化和调整。