语音识别技术，也称为自动语音识别（ASR），其核心目标是将人类语音信号转换为对应的文本或指令。随着人工智能的发展，语音识别已成为智能助手、实时翻译、车载系统等领域的关键技术。其工作原理可分解为信号处理、特征提取、声学建模、语言建模和解码搜索等多个环节。

首先，系统通过麦克风采集原始音频信号，并进行预处理，包括降噪、分帧和端点检测（确定语音的开始和结束）。随后，提取声学特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）或滤波器组特征（FBank），这些特征能够有效表征语音的频谱属性。

声学模型是语音识别的核心之一，传统方法采用隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）描述音素与声学特征的关系。如今，深度学习技术已成为主流，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）能够更精准地建模时序依赖关系。而基于Transformer的模型进一步提升了长序列处理能力。

语言模型则负责处理文本的上下文概率，通过统计或神经网络（如BERT、GPT）预测词序列的可能性，从而修正声学模型输出的错误。最终，解码器结合声学模型和语言模型的结果，通过动态规划算法（如维特比算法）搜索最优词序列。

尽管语音识别技术日益成熟，但仍面临口音、噪声、实时性等挑战。未来，多模态融合（如结合视觉信息）及自监督学习将推动其向更高效、更鲁棒的方向发展。