要利用语音模块提升智能音箱的语音识别精确性，可以采取以下优化策略：

1. 数据收集与训练：收集大量的语音数据作为训练集，包括不同语种、方言和口音的样本。通过这些样本对语音模块进行训练，使其具备对多种语音特征的识别能力，提升识别准确性。

2. 深度学习技术：应用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），来训练语音模块。这些技术能够对较复杂的语音模式进行建模和学习，提高语音识别的准确性。

3. 语音特征提取：采用先进的语音特征提取方法，如Mel频谱系数（MFCC）和倒频谱谱系数（Inverse MFCC），以及语音端点检测技术，提取关键的语音特性和辨识度高的特征，有助于提高语音模块的识别精确性。

4. 噪声处理与降噪技术：智能音箱往往处于各种环境中，面临各种噪声干扰，降低语音识别的准确性。在语音模块中应用噪声处理技术，如自适应滤波、时域增强和频域增强等方法，能够有效降低环境噪声对语音识别的干扰。

5. 上下文理解：在语音识别中，理解上下文对提高语音识别的准确性很重要。语音模块可以使用自然语言处理（NLP）技术，结合上下文信息，对语音指令进行更准确的解析和理解，提高语音识别的精确性。

6. 实时反馈与改进：智能音箱可以实时收集和回传用户语音输入和识别结果，用于改善语音模块的性能。通过收集用户的实际使用数据和反馈意见，不断调整和优化语音模块，提高语音识别的精确性。

7. 持续优化与更新：语音识别技术在不断进步和演进，智能音箱的语音模块需要保持与时俱进。定期更新语音模块，引入最新的算法和技术，以持续提升语音识别的精确性和性能。

通过数据收集与训练、深度学习技术、语音特征提取、噪声处理、上下文理解、实时反馈与改进以及持续优化与更新等优化策略，可以有效利用语音模块提升智能音箱的语音识别精确性。这将为用户提供更准确、高效的语音交互体验，进一步提升智能音箱的智能化程度。