語音識別（Speech Recognition）是一種將人類的語音信號轉(zhuǎn)換為計算機可以理解和處理的文本或命令的技術(shù)。其基本原理可以分為以下幾個步驟：

1. 信號采集：通過麥克風(fēng)等設(shè)備采集語音信號，這些信號是模擬信號。

2. 信號預(yù)處理：將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并進行降噪、增強等處理，以提高信號質(zhì)量。

3. 特征提?。簭臄?shù)字化的語音信號中提取出反映語音特征的數(shù)據(jù)，如頻譜、倒譜、梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）等。

4. 模式匹配：將提取的特征與預(yù)先存儲在數(shù)據(jù)庫中的語音模式進行匹配。這一步通常采用以下幾種方法：

動態(tài)時間規(guī)整（DTW）：通過計算兩個序列之間的距離來衡量它們之間的相似度。

隱馬爾可夫模型（HMM）：使用概率模型來描述語音信號，并預(yù)測下一個狀態(tài)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：特別是深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠自動學(xué)習(xí)語音信號中的復(fù)雜模式。

5. 解碼：根據(jù)模式匹配的結(jié)果，將識別出的模式轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的文本或命令。

6. 輸出：將解碼后的文本或命令輸出到計算機或其他設(shè)備上。

語音識別技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了從規(guī)則基方法到統(tǒng)計方法，再到基于深度學(xué)習(xí)的方法。近年來，隨著計算能力的提升和大數(shù)據(jù)的積累，深度學(xué)習(xí)方法在語音識別領(lǐng)域取得了顯著的成果，使得語音識別的準(zhǔn)確率得到了大幅提高。