语音识别技术是一种将人类言语转换为计算机可读的方式的技术。它蕴含了多种技术，如语音信号解决、语音特色提取、语音模型训练和语音识别算法等。
首先，语音信号解决是语音识别技术的基础。它触及到声响的采集、预解决和数字化等环节。在这个环节中，必需经常使用麦克风将声响转换为电信号，并对其启动滤波、降噪和增益等解决，以便后续的分析和解决。
其次，语音特色提取是语音识别技术的外围。它经过对语音信号启动分析，提取出其中的要害特色，如频率、能量、谐波等，以便后续的模型训练和识别。罕用的特色提取方法包含MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
第三，语音模型训练是语音识别技术的重要环节。它经过对少量的语音数据启动学习和训练，建设起一个能够识别不同语音的模型。罕用的模型包含隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。
最后，语音识别算法是语音识别技术的成功方式。它经过将语音信号转换为数字信号，并经常使用模型启动婚配和识别。罕用的算法包含灵活时间规整（DTW）、基于HMM的Viterbi算法和基于DNN的CTC（Connectionist Temporal Classification）算法等。
总之，语音识别技术是一项简单的技术，它触及到多种技术的综合运作。随着人工自动技术的始终开展，语音识别技术也将始终优化，为人们的生存带来更多的便利和效率。
