语音识别系统包括哪五个部分
语音前端处理：该部分主要负责将语音信号转化为数字信号，也就是将声波信号转换为数字化的音频信号，以便后续的处理和分析。
语音特征提取：该部分主要负责对语音信号进行特征提取，从中提取出有用的特征信息，如声谱图、梅尔频率倒谱系数（MelFrequencyCepstralCoefficients,MFCCs）等，用于后续的声学模型建模。
声学模型：该部分主要负责建立声学模型，即建立从声学特征到文本的映射关系。常用的声学模型包括隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）和深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN）。
语言模型：该部分主要负责建立语言模型，即建立从文本到概率分布的映射关系，用于对识别结果进行后处理和纠错。常用的语言模型包括n-gram模型和循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）。
解码器：该部分主要负责将语音信号转换成文本，它通过将声学模型和语言模型相结合，选择最可能的文本结果，完成语音识别任务。