语音识别技术，又称语音识别，是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。
语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。
1.语音捕捉器负责将语音信号采集并进行数字化处理。
2.特征提取器对采集的语音信号进行分析，提取有用的频谱和时间特征。
3.语言模型是用来识别语音信号的模型，它包含了语言的结构和语法规则。
4.识别器根据提取的特征和语言模型来识别语音信号，并将其转换成文本。
主要有两种语音识别技术：基于模板的识别和基于统计模型的识别。
基于模板识别是基于一个预先录入的语音样本库来识别语音，把语音信号与语音样本库中的语音信号相比较找到最相似的样本，然后将其转换为文本。
基于统计模型的识别则是根据一组语音样本建立一个统计模型，并用这个模型来识别新的语音信号。基于统计模型的语音识别方法有基于HMM(隐马尔可夫模型)，基于DNN(深度神经网络)等。这些算法通过学习大量语音样本来建立语音模型，在识别新的语音时会根据语音模型来进行解码，并将其转换成文本。
近年来基于DNN的统计模型在语音识别领域得到了广泛应用，表现出较高的识别准确率。这类模型使用了大量的语音样本和大规模的计算资源，进行深层次的学习，能够捕捉到语音信号中更加复杂的特征.
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考