语音识别，也称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），是一种技术，它允许计算机或其他智能设备将人类说出的语音转换为文本。这项技术是自然语言处理领域的一个重要分支，能够识别和理解人类语音中的词汇、短语和句子。
语音识别技术通常包括以下几个步骤：
声音捕捉：
使用麦克风等设备捕捉到人类发出的语音信号。
预处理：
对捕捉到的语音信号进行处理，如降噪、增强等，以提高识别的准确性。
特征提取：
从预处理后的语音信号中提取出有用的特征，如音素、音调、节奏等。
模型训练：
使用机器学习算法，如隐马尔可夫模型（HMM）或深度神经网络（DNN），训练模型以识别不同的语音模式。
识别：
将提取的特征与训练好的模型进行匹配，识别出语音信号中的内容。
后处理：
对识别出的文本进行校对和修正，以提高识别的准确性和可读性。
语音识别技术被广泛应用于多个领域，如工业自动化、智能家居、车载系统、医疗诊断、客户服务、消费电子产品等。随着技术的不断进步，语音识别的准确性和实用性也在不断提高，预计将在未来发挥更加重要的作用