ASR（自动语音识别）的工作原理是将语音信号转换为文本或命令。它通常包括以下步骤：
预处理：对语音信号进行预处理，包括去除噪声、增强信号等。
特征提取：将语音信号转换为数字特征，通常使用MFCC（Mel频率倒谱系数）等算法。
建模：使用语音识别模型对数字特征进行建模，通常使用HMM（隐马尔可夫模型）等算法。
解码：使用解码算法将模型与数字特征匹配，找到最可能的文本或命令。
后处理：对解码结果进行后处理，包括语言模型、拼写检查等。
ASR的工作原理可以通过机器学习和深度学习等技术进行优化和改进，以提高识别准确率和速度。