ऑडियो सिग्नल को समय की छोटी इकाइयों में विभाजित करने के साथ शुरू होता है, आमतौर पर लगभग 20 मिलीसेकंड लंबा होता है, फिर यह ऑडियो सिग्नल को न्यूरल नेटवर्क में खिलाया जाता है, जिसे विशिष्ट ध्वनि पैटर्न को पहचानने के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया गया है जो मानव भाषण को बनाते हैं। ये ध्वनि पैटर्न ध्वनियों के साथ जुड़े होते हैं, जो भाषा में ध्वनि की सबसे छोटी इकाइयां हैं। न्यूरल नेटवर्क ऑडियो डेटा की स्पेक्ट्रल विशेषताओं जैसे कि पिच, वॉल्यूम और अन्य विशेषताओं का विश्लेषण करके प्रत्येक शब्द और उनके भिन्नताओं को पहचानने में सक्षम होता है, जो एक दूसरे से भिन्न होते हैं। एक बार ऑडियो सिग्नल को संसाधित कर लिया गया है और ध्वनियों को पहचान लिया गया है, अगले चरण में उन ध्वनियों को ध्वनियों में बदल दिया जाता है।
यह समझाएं कि स्वचालित भाषण पहचान के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कैसे किया जा सकता है।