语音学在语音识别中发挥着基础性作用，它使系统能够分析和解释口语的声学特性。语音学的核心是处理语音的物理声音——它们是如何产生、传播和感知的。在语音识别中，这转化为将音频输入分解为更小的单元，如音素（不同的声音单元）或亚音素特征（如共振峰、音高）。例如，单词“cat”被分解为音素/k/、/æ/和/t/。如果没有这种语音分析，系统将难以将原始音频信号映射到有意义的单词，因为它需要识别声波中对应于特定语言元素的模式。
语音学的第二个关键作用是训练声学模型，该模型将音频特征映射到语音单元。这些模型依赖于标记的数据集，其中音频剪辑用相应的文本和语音转录进行注释。例如，模型可能会学习到特定的频率模式对应于元音/iː/（如“beet”中），或者气流的突然停止表示爆破辅音，如/p/或/b/。语音知识还有助于解决歧义。例如，声音/b/和/p/的主要区别在于发声（声带振动），这可以通过声学分析来检测。开发人员通常使用国际音标（IPA）等工具来创建发音词典，该词典定义了单词如何映射到音素，从而确保训练数据的一致性。
最后，语音学帮助语音识别系统处理语音中的可变性，如口音、语速或背景噪音。通过理解语音规则——比如声音在连续语音中如何混合（例如，“did you”变成“didja”）——系统可以更好地解析真实世界的音频。例如，协同发音（声音重叠的地方）可能会导致美式英语中“water”中的/t/听起来像一个闪音/ɾ/。语音模型通过使用概率框架（例如，隐马尔可夫模型）或学习上下文模式的神经网络来解释这些变化。开发人员可以通过在训练期间整合多样化的语音数据来提高准确性，确保系统能够识别标准和非标准的发音。这种适应性对于诸如语音助手之类的应用至关重要，这些应用必须在具有不同语音特征的用户中可靠地工作。