计算机记录语音识别的过程通常包括以下几个步骤：
1. 预处理阶段：在这个阶段，原始的语音信号会被转换成数字形式。这通常通过使用麦克风或其他音频设备来捕获语音信号，然后将其数字化。此外，还会对语音信号进行一些预处理操作，如降噪、去噪、滤波等，以消除背景噪音和提高语音信号的质量。
2. 特征提取阶段：在这个阶段，从预处理后的语音信号中提取出有用的特征。这些特征可以是频谱特征、波形特征、韵律特征等。例如，频谱特征可以表示语音信号的频率分布，波形特征可以表示语音信号的幅度和相位信息，韵律特征可以表示语音信号的节奏和语调信息。
3. 声学模型阶段：在这个阶段，根据提取的特征建立声学模型。声学模型是一种数学模型，用于描述语音信号的产生过程。声学模型通常由声学参数（如音素、音节、单词等）和声学参数之间的关系组成。声学模型可以帮助计算机预测语音信号的产生过程，从而进行语音识别。
4. 语言模型阶段：在这个阶段，根据声学模型和训练数据建立语言模型。语言模型是一种数学模型，用于描述不同词汇之间的关联关系。语言模型可以帮助计算机预测语音信号中的下一个词是什么，从而实现语音识别。
5. 解码阶段：在这个阶段，根据语言模型和声学模型对输入的语音信号进行解码。解码过程包括将语音信号转换为文本，然后将文本转换为相应的语音输出。
6. 后处理阶段：在这个阶段，对解码后的语音信号进行后处理，以提高语音识别的准确性和流畅度。后处理过程可能包括语音合成、噪声抑制、语速调整等。
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、语言模型、解码和后处理等步骤。通过对这些步骤的处理，计算机可以准确地识别和理解人类的语音信号，实现人机交互的目的。
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