计算机记录语音识别的过程可以分为以下几个步骤：
1. 预处理：在这个阶段，计算机会对输入的语音信号进行一系列的处理，以便于后续的识别工作。这包括降噪、去噪、分帧、加窗等操作。这些操作可以有效地去除背景噪声，提高语音信号的信噪比，使得后续的识别工作更加准确。
2. 特征提取：在这个阶段，计算机会从预处理后的语音信号中提取出一些有用的特征，如MFCC（Mel频率倒谱系数）、PLP（偏最小二乘）等。这些特征能够反映语音信号的音高、音色、节奏等信息，为后续的识别工作提供依据。
3. 训练模型：在这个阶段，计算机会使用大量的语音数据对提取出的特征进行训练，建立一个语音识别模型。这个模型能够根据输入的语音信号，预测出其对应的文本。训练过程中，计算机会使用一些优化算法，如梯度下降、随机梯度下降等，来调整模型的参数，使得模型的性能达到最优。
4. 识别：在这个阶段，计算机会将待识别的语音信号输入到训练好的模型中，得到其对应的文本。这个过程通常需要经过多次迭代，以提高识别的准确性。
5. 后处理：在识别完成后，计算机会对识别结果进行后处理，如纠错、去重等。这些操作可以进一步提高识别的准确性和可靠性。
6. 输出结果：最后，计算机会将识别的结果输出给用户。用户可以通过查看识别结果，了解语音信号对应的文本内容。
在整个语音识别过程中，计算机需要不断地与用户交互，收集用户的反馈信息，以便对模型进行调整和优化。同时，随着语音识别技术的发展，计算机还会引入深度学习等新技术，进一步提高语音识别的准确性和速度。
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