语音识别技术是通过麦克风或录音设备捕获音频数据的。具体来说，语音识别系统首先接收一个输入信号，这个信号包含着语音信息。这个输入信号可能来自一个麦克风，或者是一个已经存在的音频文件。

接下来，语音识别系统会对输入信号进行预处理，包括去除噪声、增强语音信号等。这一步的目的是为了提取出更纯净的语音信息。

然后，语音识别系统会对处理后的信号进行特征提取。这个过程主要是通过对信号的频谱进行分析，提取出能够代表语音特征的参数，例如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。

接下来，语音识别系统会对提取的特征进行建模，建立出能够识别输入信号的语言模型和声学模型。语言模型是根据语言学的知识来建立模型，以便区分不同的词语；声学模型则是根据大量的语音样本建立起来的模型，用于将语音信号转化为数字格式。

最后，语音识别系统会将输入信号与已经建立的模型进行匹配，从而识别出语音信号所表达的词语。

需要注意的是，语音识别技术目前还面临着一些挑战，例如噪音环境下的识别准确度、方言和口音的影响等。因此，语音识别技术的发展还需要进一步的研究和改进。