语音识别技术主要包括声学模型和语言模型。

声学模型是一种统计模型，可以捕捉人类语音的特征，比如音高、音调、音量等。它可以通过对大量的语音样本进行训练，来学习如何从语音信号中提取特征。

语言模型则是一种统计模型，可以捕捉人类语言的特征，比如词汇、语法、句子结构等。它可以通过对大量的文本样本进行训练，来学习如何预测下一个单词是什么。

语音识别系统通常使用深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。这些网络可以有效地处理语音信号中的时间依赖性，并提取有用的特征。近年来，随着深度学习技术的进一步发展，特别是卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的引入，语音识别技术的准确性和性能得到了进一步的提升。

除了声学模型和语言模型之外，语音识别技术还包括解码器和后处理阶段。解码器用于将输入的语音信号转化为声学特征序列，然后根据语言模型和声学模型预测最可能的文本序列。后处理阶段则用于纠正识别错误，提高识别结果的准确性和流畅性。

总的来说，语音识别是一种涉及多种技术的复杂过程，需要综合运用声学、语言学、信号处理、统计学习等领域的知识。