语音识别系统通常包括以下几个基本单元：
1. 音频输入设备：负责捕捉和转换声音信号为数字信号。这可以是麦克风、扬声器或其他类型的传感器。
2. 预处理模块：对捕获的音频信号进行清洗和格式化，以便后续处理。这可能包括降噪、去回声、增益控制等操作。
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。这些特征可能包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、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音素组合的模型。这通常是基于隐马尔可夫模型（HMM）的多层感知器（MLP）或深度学习模型（如循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM或者卷积神经网络CNN）。
5. 语言模型：一个用于表示词汇、语法和语义概率分布的模型。它可以帮助系统根据上下文信息生成更自然的识别结果。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/搜索算法：一个用于在声学模型和语言模型之间建立映射的模块。它的任务是在给定的音频特征下找到最可能的文本序列。常见的解码算法有Viterbi算法、贝叶斯网络搜索等。
7. 输出模块：将识别出的文本序列转换为可读的形式，如字符、语音合成等。
8. 评估和优化模块：使用一些指标（如词错误率WER）来评估系统的性能，并根据反馈进行调整和优化。