一、语音识别的基础
语音识别技术通常由以下几个部分组成：：
1.信号预处理：将音频信号经过预处理之后转换为一种更加易于分析的形式，常见的处理方法包括：降噪、语音分割、音量归一化等。
2.特征提取：将音频信号中的特征提取出来，以便于后续的分类和识别。常见的特征有：mel频率倒谱系数（mfcc）、线性预测编码（lpc）等。
3.语音识别模型：语音识别模型主要分为两大类：基于统计的模型和基于神经网络的模型。常见的基于统计的方法是隐马尔可夫模型（hmm），而基于神经网络的方法则有深度神经网络（dnn）和循环神经网络（rnn）等。
4.模型训练：利用已经标注好的音频数据集进行训练，以提高语音识别模型的准确率。
二、c++中的语音识别
c++作为一种高效的编程语言，它在计算机视觉和自然语言处理领域中有着广泛的应用。在语音识别方面，c++同样也有着优秀的库和工具包，jieba分词就是一个非常著名的中文分词库。
下面将介绍c++中常用的语音识别库和工具包：
cmu sphinxcmu sphinx是由carnegie mellon university开发的一个开源的语音识别工具包，它包括多个子项目，如pocketsphinx、sphinxtrain、sphinx4等，其中pocketsphinx是最常用的子项目之一，它具有快速、精确和灵活的特点，可以在嵌入式设备上运行，适用于嵌入式语音识别应用。sphinxtrain是用于训练和优化语音识别模型的工具包，而sphinx4则提供了一个java语音识别库，可以方便地在java应用程序中使用。
kaldikaldi是一个由johns hopkins university开发的开源语音识别工具包，它包括多种语音识别技术，包括hmm、dnn和rnn等，同时也支持多种语言，如汉语、阿拉伯语、英语等。kaldi也提供了一些训练脚本和模型，方便用户进行训练和优化。
htkhtk（hidden markov model toolkit）是由cambridge university开发的一个常用的语音识别工具包，它基于hmm模型，在语音识别领域应用广泛。htk提供了多种前端和后端处理工具，如特征提取、欧几里得距离计算、viterbi解码等。
三、语音识别的应用
语音识别技术已经得到了广泛的应用，例如智能家居、智能交通、医药、金融、教育等领域。下面将介绍两个语音识别技术的应用场景：
1.语音助手
语音助手已经成为人们日常生活不可或缺的一部分，例如apple的siri、microsoft的cortana、baidu的dueros等，它们可以通过语音指令完成一些操作，例如播放音乐、发送消息、查看天气、查询资讯等。语音助手的实现离不开语音识别技术和自然语言处理技术。
2.语音翻译
语音翻译技术可以将一种语言的语音转换成另一种语言的文本。例如谷歌翻译就可以使用语音识别技术将说的语言转换成文本，并通过机器翻译技术将其翻译成另一种语言。语音翻译技术可以提高跨语言交流的效率和便利性，有着广泛的应用前景。
结论
语音识别技术是一种重要且不断发展的技术，而c++作为一个流行的编程语言，在语音识别应用方面也有着广泛的应用。通过介绍c++中常用的语音识别库和工具包，我们可以看到语音识别技术的多样性和广泛性。未来，随着ai技术不断发展，语音识别技术也将得到更广泛的应用。
以上就是c++中的语音识别技术的详细内容。