计算机记录语音识别的过程主要包括以下几个步骤：
1. 预处理阶段：这一阶段主要是对输入的语音信号进行降噪、去噪、滤波等处理，以提高语音信号的质量。常用的降噪方法有谱减法、短时傅里叶变换（STFT）和维纳滤波等。
2. 特征提取阶段：在预处理阶段后，需要从语音信号中提取出有用的特征信息。常用的特征提取方法有梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）和隐马尔可夫模型（HMM）等。这些特征可以反映语音信号的频谱特性、时间特性和语言特性等。
3. 声学模型阶段：声学模型是语音识别系统中的核心部分，用于将提取的特征信息转换为音素或单词的概率分布。常用的声学模型有隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。这些模型可以根据训练数据学习到语音信号的统计规律，从而对未知语音进行识别。
4. 解码阶段：在声学模型阶段，根据输入的语音信号和对应的声学模型，计算出每个音素或单词的概率分布。然后，通过解码器将这些概率分布转换为最终的识别结果。常用的解码器有基于规则的解码器（如Viterbi算法）和基于统计的解码器（如前馈神经网络和递归神经网络）。
5. 后处理阶段：在识别完成后，还需要对识别结果进行后处理，以提高识别的准确性和鲁棒性。常用的后处理方法包括词干提取、词形还原、同义词消歧等。这些方法可以帮助系统更好地理解和处理不同语境下的语音信号，从而提高识别效果。
总之，计算机记录语音识别的过程主要包括预处理、特征提取、声学模型、解码和后处理等步骤。通过对这些步骤的深入研究和优化，可以提高语音识别系统的性能和准确性。
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