语音识别系统，也称为自动语音识别（ASR），是一种将人类的语音信号转换为计算机可读的文本的技术。这种技术在许多领域都有广泛的应用，如智能助手、语音搜索、自动翻译等。
语音识别系统的核心是语音识别模块，它负责将输入的语音信号转换为文本。这个模块通常包括以下几个部分：
1. 预处理：对输入的语音信号进行一些基本的处理，如降噪、去噪、分帧等，以便于后续的语音识别过程。
2. 特征提取：从预处理后的语音信号中提取有用的特征，这些特征可以反映语音信号的音素、韵律等信息。常见的特征提取方法有梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
3. 声学模型：根据提取的特征建立声学模型，用于描述语音信号的特性。声学模型可以分为隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）两种。HMM是一种基于统计的方法，通过训练大量的语音数据来学习语音信号的规律；而DNN则是一种基于深度学习的方法，通过训练大量的语音数据来学习语音信号的复杂模式。
4. 语言模型：根据声学模型输出的结果，结合语言知识库（如词典、语法规则等），生成可能的文本序列。语言模型可以帮助系统理解语音信号的含义，提高识别的准确性。
5. 解码器：根据语言模型的输出结果，结合词汇表（如词典、同义词库等），生成最终的文本输出。
6. 后处理：对识别出的文本进行一些基本的处理，如词性标注、句法分析等，以提高文本的质量。
总的来说，语音识别系统采用的是通用模块，但具体的实现方式可能会因不同的技术和应用场景而有所不同。例如，在深度学习方法中，DNN可以作为独立的模块使用，也可以与其他模块（如声学模型、语言模型等）结合使用。
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