计算机记录语音识别的过程是一个复杂的过程，它涉及到多个步骤和技术。以下是这个过程的简要概述：
1. 预处理：这是将原始语音信号转换为适合进一步处理的形式的过程。这可能包括噪声消除、回声消除、增益调整和音频标准化。
2. 特征提取：这是从预处理后的语音信号中提取有用的信息的过程。这通常涉及将语音信号转换为数字形式，然后使用各种算法（如傅里叶变换、梅尔频率倒谱系数等）来提取特征。
3. 声学模型：这是根据语音信号的特征建立语音模型的过程。这通常涉及到训练一个或多个声学模型，这些模型可以预测语音信号的概率分布。
4. 语言模型：这是根据语音信号的特征建立语言模型的过程。这通常涉及到训练一个或多个语言模型，这些模型可以预测语音信号的词序列。
5. 解码器：这是根据语言模型生成语音信号的过程。这通常涉及到使用解码器网络将语音信号转换为人类可理解的文本。
6. 后处理：这是对解码后的语音信号进行进一步处理的过程，以提供更自然、更流畅的语音输出。这可能包括音调调整、重音标记、连读消除等。
7. 反馈循环：这是一个持续的过程，其中系统不断地接收新的语音输入，并使用上述步骤进行处理。这个过程可以不断优化，以提高语音识别的准确性和性能。
在整个过程中，计算机需要处理大量的数据，并且需要使用复杂的算法和模型。随着技术的发展，语音识别系统的性能不断提高，使得我们能够更好地理解和与计算机交流。
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