语音识别系统通常包括以下几个关键组件：
1. 音频输入设备：用于捕捉和转换声音信号为数字格式。这可以是麦克风、电话、录音设备等。
2. 音频预处理：对捕获的音频信号进行清洗和优化，以消除噪声、回声和其他干扰，提高语音识别的准确性。
3. 特征提取：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）。
4. 声学模型：一个用于将音频特征映射到音素或其他声音单元的模型。传统的声学模型基于隐马尔可夫模型（HMM），而现代方法通常使用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。
5. 语言模型：一个用于预测给定上下文中可能出现的单词序列的概率分布的模型。语言模型可以帮助识别更自然的句子结构和语法规则，从而提高语音识别的准确性。常见的语言模型有N-gram模型、神经网络语言模型等。
6. 解码器：将声学模型和语言模型的输出结合起来，生成最可能的文本序列。解码器可以使用搜索算法，如维特比算法或束搜索算法，来找到最佳匹配。
7. 评估和优化：通过分析识别错误，不断优化和改进系统的各个组件，以提高语音识别的准确性和鲁棒性。
8. 用户界面和应用：为用户提供友好的界面和实用的功能，以便他们能够轻松地与语音识别系统进行交互。这可能包括语音合成、文本转语音、语音命令和控制等功能。