让机器听懂人声，这是人们长久以来的梦想。语音识别是一门交叉学科，涉及多学科研究领域。不同领域的研究成果为语音识别的发展做出了贡献。语音识别技术是一种高科技，它可以让机器通过识别和理解的过程将语音信号转换成相应的文本或命令。

计算机语音识别过程与人类语音识别过程基本相同。当前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统大致可以分为三个部分：

(1)语音特征提取：目的是从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列。

(2)声学模型与模式匹配（识别算法）：声学模型是识别系统的底层模型，也是语音识别系统中关键的部分。声学模型通常是从获得的语音特征中训练生成的，目的是为每个发音建立一个发音模板。在识别过程中，将未知语音特征与声学模型（模式）进行匹配和比较，计算未知语音的特征向量序列与每个发音模板的距离。声学模型的设计与语言发音的特点密切相关。声学模型单元大小对语音训练数据的大小、语音识别系统的识别率和灵活性有很大影响。

(3)语义理解：计算机对语音识别结果的语法和语义进行分析。理解语言的含义，以便做出相应的反应。它通常是通过语言模型来实现的。

语音识别技术的应用：语音识别过程实际上就是一个识别过程。就像人们在听语音时，不会将语音与语言的语法结构和语义结构分开，因为当语音的发音模糊时，人们可以利用这些知识来指导理解语言的过程。对于机器来说，语音识别系统也需要使用这些知识，但鉴于语音信号的可变性、动态性和瞬态性，语音识别技术与人脑仍有一定差距。因此，在语音识别技术的选择、应用模式和系统开发等方面都需要专业的设计和调试，以达到良好的应用效果。