语音识别是将人类声音转换为计算机可读的文本的过程。它是自然语言处理（NLP）中的一部分，被广泛应用于语音搜索、语音助手、自动字幕等领域。
语音识别的过程包括以下关键步骤：
语音采集：语音信号通过话筒、麦克风等设备采集。
信号预处理：采集到的语音信号可能存在噪音、回声等干扰，需要进行预处理，如降噪、去除回声等。
特征提取：将语音信号转换为计算机可读的数字信号。常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
语音识别模型：语音识别模型是基于机器学习的算法，用于将特征提取后的数字信号转换为文字。常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、循环神经网络（RNN）等。
语音识别结果输出：将模型输出的结果转换为人类可读的文本。
在实际应用中，语音识别还需要考虑多方面的因素，如说话人的口音、语速、语气等。因此，语音识别技术的精度和鲁棒性也是评估其优劣的重要指标。
总之，语音识别技术是一种将人类语音转化为计算机可读的文本的技术，其涉及到语音采集、信号预处理、特征提取、语音识别模型和识别结果输出等多个关键步骤。