语音识别技术是一种能够将语音信号转换为相应文本或命令的技术。它的工作原理涉及多个步骤和算法，使得计算机能够理解和处理人类的语音输入。在语音识别技术中，主要的信号转换过程包括声学特征提取、语音识别模型和语言模型等关键步骤。

首先，语音信号是通过麦克风等录音设备捕获的。这些录音设备将声音波形转换为数字信号，以便计算机能够处理。接下来，声学特征提取是一个重要的步骤，它将数字化的语音信号转换为一系列声学特征，如频谱、声道参数等。这些声学特征能够反映语音信号中的声音特征和语音单元。

其次，语音识别模型扮演着关键的角色。这些模型通过训练来学习语音信号与文本之间的映射关系。常用的语音识别模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型（如循环神经网络和Transformer模型）。这些模型能够根据声学特征预测出最可能对应的文本单词或命令。

最后，语言模型用于进一步提高语音识别的准确性。语言模型考虑了单词之间的语言结构和概率分布，有助于识别出最合理的文本序列。通过结合声学特征、语音识别模型和语言模型，语音识别技术能够将语音信号转换为相应的文本或命令。

总的来说，语音识别技术的工作原理涉及多个关键步骤，包括声学特征提取、语音识别模型和语言模型等。这些步骤的协同作用使得计算机能够准确地理解和处理人类的语音输入，为语音交互和智能助手等应用提供了强大的支持。