音声認識（おんせいにんしき、）は声がもつ情報をコンピュータに認識させるタスクの総称である。ヒトの（天然）音声認識と対比して自動音声認識（; ASR）とも呼ばれる。
例として文字起こしや話者認識が挙げられる。
タスク.
音声認識は「音声に含まれる情報を認識するタスク」の総称であり、具体的に解かれる問題の例として以下が挙げられる：
音声認識をサブタスクとして含むタスクには以下が挙げられる：
認識技術.
統計的手法.
音声認識では、統計的手法が良く用いられている。これは大量の発話を記録した学習用データから音声の特徴を蓄積し、認識対象となる入力音声から抽出された特徴と蓄積された特徴とを比較しながら、最も近い言語系列を認識結果として出力する手法である。
動的時間伸縮法.
隠れマルコフモデル.
評価指標.
単語誤り率.
文字誤り率.
音素誤り率.
実際と課題.
実地での音声認識利用には様々な難しさがある。以下はその一例である：
並列モデルは予想外の入力にもある程度対応できる。
研究中の技術.
GSS.
実用例.
Apple社製品における利用.
マイクロソフト社は音声認識技術を開発するニュアンス・コミュニケーションズを買収している。
企業・団体における利用.
その他の応用例.
歴史.
マルチタスク
概要.
コンピュータはプロセッサ（CPU）、記憶装置、ディスプレイやキーボードなどのヒューマンマシンインタフェース、ネットワークインタフェースなどのインターコネクション、などから構成される。一般的に、CPUの計算処理時間に比べ、ディスクやネットワークの処理時間は数十から数百倍かかる。シングルタスク環境では、逐次処理が行われるため、入力待ちや通信待ちなど、CPUが計算を実行できずに、待つ時間が発生する。マルチタスクの導入によって、これらの待ち時間の間にCPUを動作させ別の計算を行い、全体の処理時間の短縮を実現することが可能になる。さらに、並行プログラミングの手法が利用でき、機能をタスクとして分割することで、ソフトウェアの再利用性を上げられる。