计算机语音的原理主要基于模式识别和自然语言处理技术，其目标是将人类语音信号转换为计算机可理解的文本或命令。以下是详细解释：
语音识别技术原理
模式识别：语音识别的本质是一种模式识别过程，通过学习，系统能够把输入的语音按一定模式进行分类，并依据判定准则找出最佳匹配结果。
信号处理：语音信号首先经过预处理，包括降噪、增强等，以提取有用的特征。
特征提取：从预处理后的语音信号中提取出能够代表语音特征的数据，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
解码器：解码器是语音识别中的关键部分，它将提取出的特征与语言模型中的词汇进行匹配，生成最可能的文本输出。
自然语言处理
语言模型：语言模型用于计算一个句子的出现概率，帮助系统理解语音中的语法和语义信息。
语义理解：在识别出文本后，系统还需要进一步理解其含义，以便作出正确的反应或执行相应的任务。
基本原理
短时幅度谱编码：语音信号中的语言信息是按照短时幅度谱的时间变化模式来编码的。
离散符号表示：语音信号可以用数十个具有区别性的、离散的符号来表示，而不考虑说话人试图传达的具体信息内容。
认知过程：语音交互是一个认知过程，不能与语言的语法、语义和语用结构割裂开来。
通过上述原理和技术，计算机语音识别系统能够实现从语音信号到文本的转换，并进一步理解其含义，从而实现与人类的自然交流。