1、數據庫，其實語音識別的原理是非常好理解的，它是和指紋識別定位原理壹樣的，設備會把目標語音收集起來，接著對這些收集來的語音實施處理，然後會得到目標語音的壹些信息，下面就會把這些特征信息和數據庫中已經存在的數據進行相似度的搜索對比，當評分最高的信息出現，那就是識別結果，會經由其他系統的接入把沒有完成的設備語音識別功能。
在實際的操作中，語音識別是非常復雜的，畢竟語音本身就較為復雜，它和指紋識別最大的區別就是，指紋識別只需要把指紋錄入然後由數據庫進行對比識別，可是語音識別就不能如此簡單。
由於語音的復雜性，所以語音的數據庫是非常龐大的，並且這種數據庫還不能放到移動端，這也是使用手機語音助手就必須要進行聯網的最大原因。語音識別自出現以來發展到現在，也是有出現過可以離線使用的，但是經過實際的使用後發現，離線版的無法保證準確率，壹個可能會出錯的識別功能自然無法使用。
2、算法和自學習，語音識別會對收集到的目標進行預處理，其中包括語音信號采樣、反混疊帶通濾波、去除個體發音差異和設備、環境引起的噪聲影響等等，總之是非常復雜的，所以之後對於需要處理的語言都會進行特征的提取。
聲音是具有震動性的，主要的形狀為波形，語言識別也就是對這種波形進行分幀，多個幀構成壹個狀態，三個狀態構成壹個音素。英語常用音素集是卡內基梅隆大學的壹套由39個音素構成的音素集，漢語壹般直接用全部聲母和韻母作為音素集，另外漢語識別還分有調音調。然後經由音素系統吧這些合成單詞或者是漢字，下面經過相應的算法處理即可。
自學習系統主要是針對數據庫的，吧語言變為文字的語言識別系統必須擁有兩個數據庫，壹個用來提取聲音進行匹配，壹個是能夠與之匹配的文本語言數據庫。這兩個數據庫都需要提前對數據機型進行訓練分析，簡單地理解為自學習系統。