语音识别技术的原理是将人类的语音信号转换为计算机可以理解的数字信号。该技术的核心是 声学模型 、 语言模型 和搜索算法。
声学模型使用 隐马尔可夫模型 （HMM）来描述语音信号的时间序列特征。它将语音信号分解成小的时间段，并将每个时间段与语音信号的声学特征相对应。声学模型通过训练样本的HMM参数来学习语音信号的声学特征，从而实现对语音信号的识别。
语言模型是对语音信号的语言结构进行建模，它通过统计分析大量的文本语料库来预测下一个可能出现的单词序列。语言模型可以帮助识别系统更准确地选择最终的识别结果。
搜索算法是用于在语音信号的可能识别结果中找到最佳匹配的算法。搜索算法使用声学模型和语言模型来计算每个可能识别结果的概率，并选择最高概率的结果作为最终的识别结果。
综上所述，语音识别技术的原理是通过声学模型、语言模型和搜索算法来将语音信号转换为计算机可以理解的数字信号，从而实现对语音信号的识别。