作者：禅与计算机程序设计艺术
语音识别（ASR）是自动语音识别领域的研究热点，应用在各行各业中，如银行、电话交换机、安防系统、机器翻译等。语音识别技术在日常生活中的应用已经越来越广泛。
随着互联网的蓬勃发展，语音识别技术也成为互联网产业的重要组成部分。移动互联网、网页搜索、语音助手等都依赖语音识别技术实现功能。语音识别技术具有独特的特征——端到端（end-to-end）、实时性高、语言模型准确性高、处理速度快、误识别率低、数据量小等。
由于语音识别技术的应用范围和影响力，越来越多的企业、开发者、工程师、从业人员对其掌握、掌控、运用产生了浓厚兴趣。因此，掌握语音识别技术可以让个人或团队具备不可替代的竞争优势。同时，也可以促进该领域的发展与进步。
因此，如何建设一个高性能、高准确率的语音识别系统，是构建具有强大语音识别能力的硬件产品、系统的关键。只有做好相关理论基础和实际工程经验积累，才能有效提升语音识别设备的性能。
本文将从语音识别的原理、算法原理、操作流程以及工程实现三个方面进行阐述，希望能够为读者提供一个较为系统的知识框架。
2.基本概念术语说明
2.1 语音识别的原理
语音识别的目的是把声音转换成文字信息。常用的语音识别方法有两种，即“正向”方法和“反向”方法。如下图所示，正向方法包括手动编码、统计模型、混合模型；反向方法包括有限状态机（FSM），统计概率模型，学习方法，混合模型。
传统语音识别系统采
