以下是关于语音识别技术原理的中文权威参考文献列表，涵盖教材、综述论文及经典论文，适合深入理解其技术原理：

一、经典教材与专著

1. 《语音识别：原理与应用》

   • 作者： 王炳锡, 屈丹, 闫煊
   • 出版社： 清华大学出版社
   • 年份： 2016
   • 说明：系统讲解传统GMM-HMM模型到深度学习的演进，含特征提取、声学模型、语言模型等核心模块。

2. 《现代语音信号处理》（第3版）

   • 作者： 胡航
   • 出版社： 电子工业出版社
   • 年份： 2019
   • 说明：第12章详细介绍语音识别原理，包括动态时间规整（DTW）和HMM模型。

二、权威综述论文

3. 《自动语音识别技术研究综述》

   • 作者： 张雄伟 等
   • 期刊： 《数据采集与处理》
   • 年份： 2019, 34(4)
   • 链接： CNKI可检索
   • 亮点： 总结传统方法到端到端（End-to-End）模型的演进路径。

4. 《深度学习在语音识别中的应用综述》

   • 作者： 俞栋, 邓力
   • 期刊： 《计算机学报》
   • 年份： 2016, 39(5)
   • 说明：由深度学习语音识别先驱撰写，详解DNN-HMM混合模型技术突破。

三、关键技术论文（中文版/中文解读）

5. 《基于端到端深度学习的语音识别技术进展》
   • 作者： 王晓晖, 刘轶华
   • 期刊： 《自动化学报》
   • 年份： 2021, 47(7)
   • 内容： 分析CTC、RNN-T、Transformer等端到端模型原理与挑战。

四、中文核心期刊/会议资源

• 《声学学报》： 常刊登声学模型相关研究（如MFCC特征优化、抗噪算法）。
• 《中文信息学报》： 聚焦语言模型及中文分词在ASR中的应用。
• 全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC）： 国内权威语音会议，论文集收录最新中文研究。

五、在线资源与工具书

• 《语音识别实践》（在线教程）

  • 作者： 李沐（亚马逊科学家）
  • 平台： 知乎专栏 / 《动手学深度学习》配套教程
  • 亮点： 结合代码实战（如PyTorch实现），适合快速实践。

• 《语音识别技术入门》（GitHub开源书）

  • 作者： 多个中文社区贡献者
  • 链接： GitHub搜索关键词
  • 特点： 从基础数学推导到现代模型架构详解。

重点领域分类参考

建议阅读顺序：

1. 先通读王炳锡《语音识别》教材建立整体框架；
2. 结合俞栋的综述理解深度学习如何革新传统流程；
3. 通过张雄伟综述把握国内研究热点；
4. 在《声学学报》《自动化学报》 中追踪最新模型优化方案。

这些文献均可在知网（CNKI）、万方数据或高校图书馆获取全文。如需英文经典文献（如Hinton/ Graves的原始论文）的中文解析版本，可进一步补充说明。