进行后端系统的语音识别与处理，通常需要以下步骤：
获取音频数据：可以通过麦克风、录音文件等方式来获取音频数据。
音频预处理：对音频数据进行预处理，包括降噪、滤波、增益等操作，以提高音频质量，便于后续的语音识别。
语音识别：使用语音识别引擎对预处理后的音频数据进行识别，将语音转化为文本。
文本处理：对识别出的文本数据进行处理，包括分词、去除停用词等操作，以便于后续的语义分析。
语义分析：通过自然语言处理技术，对文本进行语义分析，提取其中的实体、关系、情感等信息。
应用场景处理：根据具体的应用场景，对分析结果进行处理，如自然语言生成、智能客服等。
目前常用的语音识别引擎包括百度语音识别、阿里云语音识别、科大讯飞语音识别等。在实际应用中，还需要考虑到语音的噪声、口音、语速等因素对语音识别的影响，以及如何提高语音识别的准确率。