ASR语音识别（Automatic Speech Recognition）是一种可以将人类语音转换成机器可识别的数字信号的技术。其流程包括语音录制、前端处理、特征提取、声学模型训练、解码和后处理等步骤。

首先，录制语音。ASR系统需要获取语音输入，一般通过麦克风或电话等方式进行录制。

其次，进行前端处理。前端处理包括语音信号的数字化、去除噪声和音频增益等步骤。数字化将模拟语音信号转换成数字信号，去除噪声可以提高语音识别的准确率，音频增益可以使语音信号的音量更加平衡。

接着，进行特征提取。特征提取是将语音信号转换成一组数学特征，以便于后续的训练和识别。常用的特征提取方法是MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）。

然后，进行声学模型训练。声学模型是ASR系统的核心，其训练基于大量的标注语音数据。训练完成后，声学模型可以根据输入的语音信号输出对应的文本序列概率。

接下来，进行解码。解码是将声学模型输出的文本序列概率转换成最有可能的文本序列。常用的解码算法是基于动态规划的Viterbi算法。

最后，进行后处理。后处理是对解码结果进行修正和优化，以提高识别准确率。常用的后处理方法是语言模型和声学模型的联合优化。

总的来说，ASR语音识别流程是一个复杂的系统，需要多项技术的支持，包括数字信号处理、机器学习和自然语言处理等。