智能音箱的语音识别技术原理是通过将语音转化成数字信号进行分析和处理，最终识别语音中所包含的文字内容。
语音识别技术是一种将语音信号转化为文字的技术，它的核心是语音信号的数字化和语音特征的提取。首先，智能音箱需要将语音信号转化为数字信号，这个过程称为模拟到数字（A/D）转换。模拟信号是连续的，而数字信号是离散的，所以需要对模拟信号进行采样和量化处理，使其成为数字信号。采样是指将模拟信号按照一定的时间间隔进行抽样，量化是指将抽样得到的信号幅度离散化为一系列数字值。
接下来，对数字信号进行预处理，包括去噪、降噪、语音端点检测等操作。去噪是指通过滤波等技术去除语音信号中的噪声；降噪是指通过降低信噪比来减少语音信号的干扰；语音端点检测是指对语音信号进行处理，提取出语音的开始和结束位置，以便后续的特征提取。
在预处理之后，智能音箱需要对数字信号进行特征提取，提取出语音信号中的特征，例如说话人的声音特征、语速、音调等。特征提取可以采用时域分析、频域分析、倒谱分析等方法。其中，时域分析是指对语音信号的幅度关系进行处理，包括短时能量、短时平均幅度差等；频域分析是指对语音信号的频率变化进行处理，包括傅里叶变换、离散余弦变换等；倒谱分析则是指对语音信号的信号包络进行处理，包括倒谱系数、线性预测系数等。
最后，智能音箱将提取出的特征输入到语音识别引擎中进行处理。语音识别引擎使用的是隐马尔可夫模型（HMM）算法，该算法可以对语音信号进行多层次的模式匹配，从而确定语音信号中所包含的文字内容。在HMM算法中，每个语音信号都被视为一条隐含的马尔可夫链，该链的状态转移概率和观察概率都是已知的。根据这些概率，语音识别引擎可以计算出每个语音信号对应的文字内容的概率，从而确定最可能的文字结果。
总的来说，智能音箱的语音识别技术是一种复杂的数字信号处理技术，它包括模拟到数字转换、预处理、特征提取和语音识别引擎等多个环节。在这些环节中，关键的技术包括语音信号的数字化、去噪、特征提取和HMM算法等。