语音识别系统通常包括以下几个主要部分：
1. 音频输入：这部分负责捕捉和传输声音信号。这可以通过麦克风、电话线或其他音频输入设备实现。
2. 音频预处理：在这个阶段，原始的音频信号被转换为更适合分析的形式。这可能包括降噪、去除静音部分、音量标准化等操作。
3. 特征提取：这个步骤将音频信号转换为一组可以用于模式识别的特征。这些特征通常是基于声学信号的频率、周期性和能量等属性的。常见的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和对数梅尔滤波器组（log-mel filterbanks）等。
4. 模式识别或分类：这是语音识别系统的核心部分，它使用机器学习算法来根据提取的特征对语音信号进行分类。常用的分类方法包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）和支持向量机（SVM）等。
5. 输出和解码：最后，识别出的文本或命令通过语音合成技术转化为人类可理解的语音输出。这个过程可能涉及到词法分析和句法分析等自然语言处理技术。