人类语音识别技术指的是将人类语音转化为计算机可以处理的文字信息的一种技术。这种技术目前已经得到了很广泛的应用，例如语音助手、智能家居、智能客服等领域。
实现人类语音识别技术需要进行以下几个步骤：
首先需要对语音信号进行采集。采集设备可以是话筒、麦克风等，通常使用的是彩色麦克风阵列或单声道麦克风。采集到的语音信号需要进行预处理，例如降噪、降采样等，以便后续的处理。
特征提取是将语音信号转换为可供计算机处理的数字信号的过程。通常使用的方法是将语音信号分帧，并对每一帧进行短时傅里叶变换，得到频谱信息。然后可以计算出每一帧的梅尔倒谱系数（MFCC）、基频（pitch）等特征。
语音识别模型是实现语音识别的核心部分。目前主要使用的是基于深度学习的模型，例如卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）等。模型的训练需要大量的标注数据，通常使用的是语音数据集，例如TIMIT、LibriSpeech等。
将语音信号传入语音识别模型中进行处理后，得到一个概率分布，表示每个单词的出现概率。接下来的任务是将该概率分布转换为最终的语音识别结果，通常使用的是声学模型和语言模型。声学模型用于计算每个单词在语音信号中出现的概率，语言模型用于计算不同单词之间的概率关系。最终的语音识别结果可以通过搜索算法（例如维特比算法）来得到。
总的来说，人类语音识别技术涉及到语音信号的采集、特征提取、语音识别模型和语音识别系统等多个方面。这种技术的应用领域广泛，但是也存在一些问题，例如噪声、口音、语速等因素对语音识别结果的影响。因此，对语音识别技术的研究仍然需要持续推进，以提高其准确率和鲁棒性。