语音识别是模式识别的一个分支，又从属于信号处理科学领域，同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科有非常密切的关系。语音识别的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言，包括了两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。

自动语音识别技术有三个基本原理：首先语音信号中的语言信息是按照短时幅度谱的时间变化模式来编码；其次语音是可以阅读的，即它的声学信号可以在不考虑说话人试图传达的信息内容的情况下用数十个具有区别性的、离散的符号来表示；第三语音交互是一个认知过程，因而不能与语言的语法、语义和语用结构割裂开来。

预处理，包括语音信号采样、反混叠带通滤波、去除个体发音差异和设备、环境引起的噪声影响等，并涉及到语音识别基元的选取和端点检测问题。特征提取，用于提取语音中反映本质特征的声学参数，如平均能量、平均跨零率、共振峰等。训练，是在识别之前通过让讲话者多次重复语音，从原始语音样本中去除冗余信息，保留关键数据，再按照一定规则对数据加以聚类，形成模式库。最后模式匹配，是整个语音识别系统的核心，它是根据一定规则(如某种距离测度)以及专家知识(如构词规则、语法规则、语义规则等)，计算输入特征与库存模式之间的相似度(如匹配距离、似然概率)，判断出输入语音的语意信息。