语音识别的技术框架大致可以分为三个阶段：信号预处理、特征提取和模型建立。

首先，信号预处理包括声音的采样、预处理、滤波和增强，以保证接下来的特征提取和模型训练具有高质量的输入。

其次，特征提取涉及到模式匹配和数据处理，包括通过傅里叶变换将声音转化为频率和幅度两个特征，以及基于频率分析和谱分析的声学建模技术。

最后，模型建立应用机器学习算法，通过训练来建立有效的语音识别模型，包括隐马尔可夫模型、深度神经网络和卷积神经网络等。这三个阶段相互衔接，构成了语音识别的完整技术框架。