語音識別系統通常由以下幾部分組成：語音捕捉器、特征提取器、語言模型和識別器。
1.語音捕捉器負責將語音信號采集並進行數字化處理。
2.特征提取器對采集的語音信號進行分析，提取有用的頻譜和時間特征。
3.語言模型是用來識別語音信號的模型，它包含了語言的結構和語法規則。
4.識別器根據提取的特征和語言模型來識別語音信號，並將其轉換成文本。
主要有兩種語音識別技術：基於模板的識別和基於統計模型的識別。
基於模板識別是基於壹個預先錄入的語音樣本庫來識別語音，把語音信號與語音樣本庫中的語音信號相比較找到最相似的樣本，然後將其轉換為文本。
基於統計模型的識別則是根據壹組語音樣本建立壹個統計模型，並用這個模型來識別新的語音信號。基於統計模型的語音識別方法有基於HMM(隱馬爾可夫模型)，基於DNN(深度神經網絡)等。這些算法通過學習大量語音樣本來建立語音模型，在識別新的語音時會根據語音模型來進行解碼，並將其轉換成文本。
近年來基於DNN的統計模型在語音識別領域得到了廣泛應用，表現出較高的識別準確率。這類模型使用了大量的語音樣本和大規模的計算資源，進行深層次的學習，能夠捕捉到語音信號中更加復雜的特征.