声学模型和语言模型是语音识别中的两个关键组件。

声学模型（Acoustic Model）: 声学模型是语音识别系统中用于将声学信号（即语音）映射到音素或音节等语音基本单元的统计模型。

它主要用于描述语音特征和相应文本（如音素、音节或词等）之间的对应关系。

在实际应用中，声学模型通常使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）来实现，因为HMM能够很好地建模语音信号的序列特性。

声学模型的训练需要大量的语音数据，以便让模型学习到语音特征和文本之间的复杂映射关系。

语言模型（Language Model）: 语言模型是用于描述自然语言文本中词与词之间关系的模型，特别是在预测给定上下文中下一个词出现的概率方面。

在语音识别中，语言模型有助于从多个可能的识别结果中选择最符合语言习惯和上下文的文本序列。

例如，当声学模型识别出几个音素或词后，语言模型会根据这些识别结果和之前的文本内容，预测最可能的后续文本。

语言模型通常采用n-gram模型或更复杂的神经网络模型（如RNN、LSTM、Transformer等）来构建。

这些模型通过大量的文本数据训练，以学习词与词之间的统计关系。

简而言之，声学模型负责将语音信号转换为可能的文本候选，而语言模型则根据语言习惯和上下文信息，从这些候选中选择最合理的文本序列。

两者共同工作，以提高语音识别的准确性和效率。