语音识别系统主要包括以下几个部分：
1. 音频信号处理（Audio Signal Processing）：这部分负责将输入的声波信号进行预处理，包括降噪、去回声、增益控制等操作，以便于后续的语音识别。
2. 特征提取（Feature Extraction）：这部分将从音频信号处理得到的信号转换为一系列具有代表性的特征向量。常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测倒谱系数（LPCC）等。
3. 模式识别与分类（Pattern Recognition and Classification）：这部分使用机器学习或深度学习算法对提取的特征向量进行模式识别和分类。常见的算法包括隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、神经网络（NN）以及深度学习方法如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
4. 语言模型（Language Modeling）：这部分主要负责根据上下文信息预测下一个词的概率分布。语言模型可以帮助提高语音识别系统的准确性，因为它可以根据已识别的词汇序列来约束可能的词汇组合。常见的语言模型包括N-gram模型、神经网络语言模型等。