ASR（自动语音识别）的原理是将语音信号转换为文本。其工作过程可以分为以下几个步骤：

预处理：在这一阶段，语音信号会经过预处理，如降噪、分帧等操作，以提高语音的质量。

声学特征提取：接着，系统会从预处理过的语音中提取声学特征，这些特征通常包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）等，用于表示语音的声音特性。

声学模型建模：声学模型用于描述语音信号和音素（语音的基本单位）之间的概率关系。通过训练大量的语音数据，系统可以学习到语音的音素组成以及音素之间的转移概率。

语言模型建模：语言模型用于描述文本中词语之间的概率关系。通过训练大量的文本数据，系统可以学习到词语的组成以及词语之间的转移概率。

解码：在解码阶段，系统会利用声学模型和语言模型，以及之前提取的声学特征，来寻找最可能的词序列，即识别出的文本内容。

后处理：最后，系统会对识别出的文本进行后处理，如纠错、格式化等操作，以提高识别的准确率。

ASR技术的核心是声学模型和语言模型，它们共同作用于语音信号和文本之间的转换过程。随着深度学习技术的发展，现代的ASR系统通常使用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等复杂的神经网络结构来构建声学模型和语言模型，以提高识别的准确率和效率。