语音识别过程中，声学特征的处理扮演着关键角色。这个阶段的核心任务是对语音信号进行压缩和解析，以优化模式识别的准确性。声学特征提取本质上是对语音信号进行高效处理的过程，它要求在短时间内对信号进行分析，这就引入了短时分析的概念。这个时间段内的语音信号被认为是相对稳定的，我们将其划分为一个个小片段，称为帧，相邻帧之间的切换通常以帧长的1/2或1/3为间隔。
为了增强处理效果，预加重技术在这一环节中被广泛应用，它着重提升高频信号的清晰度。此外，信号窗函数的使用也是必不可少的，其目的是消除短时语音段边缘带来的干扰，从而保证特征提取的精度。总的来说，声学特征的提取策略既要保证信息的有效保留，又要处理好语音信号的时变特性，以支持后续的语音识别模型进行准确的模式识别。
与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。