语音识别技术的原理首先涉及到声音的数字化表示。声音是一种连续的模拟信号，它需要被转化成数字信号，在计算机中进行处理。这个过程称为模拟-数字转换。这里所说的模拟信号就是声音，数字信号则是数字化的声音。数字信号的表示方式有很多种，例如：PCM（Pulse Code Modulation）编码、ADPCM（Adaptive Differential Pulse Code Modulation）编码等。PCM编码是一种常用的声音数字化方式，它将连续的模拟信号每隔一段时间取样，然后对每个取样点的电平值进行量化和离散化。这样，原来的连续模拟信号就被转化成以数字形式表示的离散信号序列。
语音被数字化之后，就需要从中提取出有用的特征进行识别。语音的特征可以分为两类：时域特征和频域特征。时域特征是指在时间轴上的特征，比如说语音的基频、过零率等；频域特征是指在频率轴上的特征，例如语音的谱线和倒谱线等。在语音识别技术中，通常采用的是MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficient）算法进行特征提取。这个算法先将语音信号切成一小段一小段的，然后对每一小段语音信号进行傅里叶变换得到其频域特征，再对频域特征进行对数处理和倒谱变换得到其MFCC系数。
通过这种方式，语音信号就被转化成了一系列的MFCC系数序列，这些系列就可以作为语音识别的输入。
在语音识别中，我们通常使用的是隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）进行识别。HMM是一种统计模型，用来对时间序列数据进行建模。在语音识别中，我们把MFCC序列看成一个时间序列，每个时间点对应一个MFCC系数向量。
HMM有三个基本问题：给定模型，如何计算观测序列的概率；给定观测序列，如何推断出最有可能的状态序列；给定观测序列和状态序列，如何更新模型参数。在语音识别中，第二个问题最为常见。基本思想是在已知输入 MFCC 序列的情况下，找到对应的状态序列的最大概率路径，最大概率路径对应的状态序列即为最可能的语音识别结果。
语音识别系统不仅需要考虑音频信号信息，还需要考虑上下文信息，比如说用户说话的语言、语法等。为了更好地考虑上下文信息，引入了语言模型的概念。语言模型利用前一个词计算下一个词概率的原理，为识别系统提供了基础。
基于语言模型的语音识别系统主要分成两步：第一步是识别语音信号对应的文本串，得到识别结果；第二步则在候选的识别结果中，通过语言模型计算每个结果的概率，选出概率最大的结果作为输出。实际上，语言模型的计算过程与 HMM 模型紧密相关，需要通过最大似然法对模型进行训练。
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