在电话与通信系统中，智能语音接口正在把电话机从一个单纯的服务工具变成为一个服务的"提供者"和生活"伙伴";使用电话与通信网络，人们可以通过语音命令方便地从远端的数据库系统中查询与提取有关的信息;随着计算机的小型化，键盘已经成为移动平台的一个很大障碍，想象一下如果手机仅仅只有一个手表那么大，再用键盘进行拨号操作已经是不可能的。语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方经济发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、旅游、银行信息，并且取得很好的结果。调查统计表明多达85%以上的人对语音识别的信息查询服务系统的性能表示满意。
谷歌推出语音识别技术
可以预测在近五到十年内，语音识别系统的应用将更加广泛。各种各样的语音识别系统产品将出现在市场上。人们也将调整自己的说话方式以适应各种各样的识别系统。在短期内还不可能造出具有和人相比拟的语音识别系统，要建成这样一个系统仍然是人类面临的一个大的挑战，我们只能一步步朝着改进语音识别系统的方向一步步地前进。至于什么时候可以建立一个像人一样完善的语音识别系统则是很难预测的。就像在60年代，谁又能预测今天超大规模集成电路技术会对我们的社会产生这么大的影响。
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语音识别的研究工作大约开始于上世纪50年代，当时AT&T的Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统--Audry系统。
20世纪60年代，计算机的应用推动了语音识别的发展。这一时期的重要成果是提出了动态规划(DP)和线性预测分析技术(LP)，其中后者较好地解决了语音信号产生模型的问题，对语音识别的发展产生了深远影响。
20世纪70年代，语音识别领域取得了突破。在理论上，LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术(DTW)基本成熟，特别是提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。
20世纪80年代，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&T的Bell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化，从而为更多研究者了解和认识。采用ANN和HMM模型建立的语音识别系统，性能相当。
进入20世纪90年代，随着多媒体时代的来临，迫切要求语音识别系统从实验室走向实用。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&T、NTT等著名公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。
我国语音识别研究工作一直紧跟国际水平，国家也给予了高度重视。鉴于中国未来庞大的市场，国外也非常重视汉语语音识别的研究。美国、新加坡等地聚集了一批来自大陆、台湾、香港等地的学者，研究成果已达到相当高水平。因此，国内除了要加强理论研究外，更要加快从实验室演示系统到商品的转化。
语音识别系统可有不同的分类方式。
(1)根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字(词)语音识别系统，连接字语音识别系统以及连续语音识别系统。
(2)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。
(3)根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量以及无限词汇量语音识别系统。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似。
语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取等问题。
