语音识别系统通常包括以下几个主要部分：
1. 音频输入设备：用于捕捉和转换声音信号为数字格式。例如麦克风、扬声器等。
2. 音频预处理模块：对捕获的音频信号进行降噪、去回声、增益控制等处理，以提高语音识别的准确性。
3. 特征提取模块：从预处理后的音频信号中提取有助于语音识别的特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）或线性预测倒谱系数（LPCC）等。
4. 声学模型：一个用于将音频特征映射到音素或者发音单元的模型。常见的声学模型有隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等。
5. 语言模型：一个用于表示词汇序列概率分布的模型，用于提高识别结果的可读性和语法正确性。常见的语言模型有N-gram模型、循环神经网络（RNN）等。
6. 解码器/搜索算法：根据声学模型和语言模型的输出，寻找最可能的识别结果。常见的解码算法有维特比算法、束搜索算法等。
7. 后处理模块：对识别结果进行进一步的处理，如标点符号添加、语法纠错等，以提高识别结果的可用性。