语音识别技术可以通过以下几种方法提高识别准确率：

预处理：在语音识别之前，对输入的音频信号进行预处理，如降噪、滤波、标准化等操作，可以提高语音识别的准确性。

特征提取：在语音信号中提取出与语音相关的特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等，这些特征可以更准确地表示语音信号，从而提高识别准确率。

深度学习：采用深度学习算法对语音信号进行建模，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，这些模型可以自动学习语音特征，并提高识别准确率。

训练数据：增加训练数据可以提高语音识别准确率。通过收集更多的语音样本，可以训练出更精确的语音识别模型。

语言模型：语言模型可以预测文本序列的可能性，从而降低语音识别的错误率。通过训练语言模型，可以进一步提高语音识别准确率。

声学模型和语言模型的联合优化：声学模型和语言模型是语音识别的两个关键组成部分。通过对这两个模型进行联合优化，可以提高识别准确率和鲁棒性。

语音增强：通过语音增强技术，如自适应噪声消除、回声消除等，可以提高语音质量，从而提高识别准确率。

口语规范：对于非标准或随意的口语表达，可以通过口语规范技术将其转化为标准表达，从而提高识别准确率。

多通道识别：利用多个麦克风同时进行语音录制，可以获得更好的音频信号和更高的识别准确率。

持续学习：通过持续学习技术，可以对新的语音数据进行训练，从而不断提高语音识别准确率。

总之，语音识别技术可以通过多种方法提高识别准确率，包括预处理、特征提取、深度学习、训练数据、语言模型、声学模型和语言模型的联合优化、语音增强、口语规范、多通道识别以及持续学习等。这些方法可以根据不同的应用场景和需求进行选择和组合，以实现最佳的语音识别效果。