语音识别系统通常由以下几个主要部分组成：
1. 音频输入设备：负责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. 音频预处理模块：对捕获的音频信号进行清洗和优化，以消除噪声、回声和其他干扰成分。这可能包括降噪、回声消除、增益控制等技术。
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。传统的声学模型基于隐马尔可夫模型（HMM），而近年来深度学习模型（如循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM、卷积神经网络CNN以及Transformer等）在语音识别领域取得了显著的成功。
5. 语言模型：一个用于表示单词、短语和句子在自然语言中出现的概率分布的模型。语言模型可以帮助识别系统根据上下文更准确地预测下一个词。传统的语言模型基于N-gram统计模型，而现代方法通常使用神经网络，如循环神经网络（RNN）或者Transformer。
6. 解码器/搜索算法：一个用于将声学模型的输出转换为实际文本的模块。解码器通常使用动态规划、束搜索等方法来找到最可能的文本序列。
7. 评估和优化模块：评估识别系统的性能，并根据需要调整模型参数以提高准确性和鲁棒性。这可能包括混淆矩阵分析、词错误率（WER）计算等方法。
8. 用户界面和控制模块：允许用户与语音识别系统进行交互，提供易于使用的界面和功能。这可能包括语音命令、图形界面、API接口等。