语音识别服务程序框架主要包括以下几个关键组件和步骤：
信号处理和特征提取
预处理：对输入的语音信号进行预处理，包括降噪、滤波、端点检测等。
特征提取：从预处理后的语音信号中提取特征，常用的声学特征包括线性预测编码（LPC）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、梅尔标度滤波器组（FBank）等。
声学模型和语言模型
声学模型：将声学和发音学的知识整合，以特征提取模块提取的特征为输入，生成声学模型得分。
语言模型：用于提高语音识别的准确性，通常基于统计或神经网络模型。
解码器
解码：使用声学模型和语言模型对提取的特征进行解码，生成最终的识别结果。
后处理
文本规范化：对识别结果进行后处理，例如文本规范化、词法分析等。
工具和预训练模型
工具：提供各种语音识别技术的实现工具和库，如 CMU Sphinx、Kaldi、Janus Recognition Toolkit、Mozilla DeepSpeech 等。
预训练模型：集成了许多强大的工具和预训练模型，让开发者能够快速实现高性能的语音识别应用，如 FunASR。
深度学习框架
TensorFlow：基于 TensorFlow 开发的深度学习框架，如 Lingvo，特别适合语音识别和机器翻译任务。
其他框架
Java 框架：如 SpeakRight，基于 VoiceXML 技术，用于编写语音识别应用。
Python 库：如 wavletter，可以轻松实现语音识别和录音转文字。
建议
选择合适的语音识别服务程序框架时，需要考虑应用场景、性能需求、开发资源等因素。对于高性能需求的应用，可以考虑使用华为的 FunASR 或谷歌的 Lingvo。对于移动设备和嵌入式系统，可以考虑使用轻量级的嵌入式ASR引擎，如 CMU Sphinx 的 PocketSphinx。此外，根据具体需求选择合适的工具和预训练模型，可以进一步提高语音识别的准确性和效率。