语音识别技术有着悠久的历史，可以追溯到20世纪初。第一个值得注意的识别口语的尝试发生在20世纪50年代，使用简单的系统，如贝尔实验室开发的 “奥黛丽”，它可以理解单个语音说出的数字。在此之后，20世纪60年代，IBM创建了可以识别有限词汇短语的更高级的系统。这些早期系统严重依赖于模板匹配技术，其中系统将输入音频信号与存储的模板进行比较，使得它们在功能上相当有限。
在20世纪70年代和20世纪80年代，计算机处理能力的进步和隐马尔可夫模型 (HMM) 的引入导致语音识别准确性的显着提高。HMM允许将语音建模为一系列声音，这使得可以使用更复杂的语言结构。用于训练模型和改进算法的大型数据库的开发促进了可以识别连续语音和更大词汇的系统的创建。从那时起，著名的系统包括Dragon NaturallySpeaking，它是最早提供通用听写功能的系统之一。
在21世纪00年代及以后，语音识别技术开始渗透到消费者产品和服务中。谷歌、苹果和亚马逊等公司开发了可以通过语音命令与用户交互的系统，从而将语音识别集成到智能手机、智能扬声器和虚拟助手中。如今，从转录服务到客户服务聊天机器人，各种应用都在利用这些技术。机器学习和神经网络已成为增强语音识别有效性的关键工具，使系统能够不断学习和适应用户交互。