语音识别技术是一种将人类语言转换为计算机可识别形式的技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）。它是一种基于信号处理、统计模型、机器学习和人工智能等技术的跨学科研究领域。语音识别技术的应用广泛，包括语音控制、语音翻译、语音搜索、语音输入、语音密码等等。
语音识别技术的核心是将人类语言转换为计算机可处理的数字信号，这个过程包括多个步骤：信号预处理、特征提取、模型训练和解码等。其中，信号预处理阶段主要包括采样、滤波、分帧等操作，以便从原始语音信号中提取出更加有意义的信息。特征提取阶段则是将语音信号转换为数值向量，通常采用的方法包括MFCC、PLP等。接下来，在模型训练阶段，使用大量标注数据来训练声学模型和语言模型，从而使得计算机可以理解人类语言。最后，在解码阶段，根据语音信号的特征向量和语言模型的先验知识来计算语音的识别结果。
值得一提的是，语音识别技术的发展离不开深度学习技术的支持。近年来，深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）已经成为语音识别技术中最为重要的技术之一。通过采用深度学习技术，可以更好地提取语音信号的特征，并且优化模型结构，提高识别精度。此外，随着深度学习技术的发展，基于端到端学习的语音识别也逐渐成为一个热门的研究方向。
除了以上的基本技术之外，为了提高语音识别的准确性，在实际应用中还需要考虑多种因素。首先，语音信号本身具有不确定性和变异性，因此需要采取一些预处理方法，如降噪、去除非语音部分、归一化等，以降低信号的复杂性。其次，不同的语种、口音、语速、背景噪声等都会对语音识别造成影响，因此需要针对不同的情况进行相应的参数设置和模型调整。
总的来说，语音识别技术是一个十分复杂的系统，其中涉及到多个学科领域的交叉。未来，随着技术的发展，我们可以预见语音识别技术在人机交互、智能家居、车载语音、医疗健康等领域中会有更广泛的应用。