人工智能语音识别的正确流程主要包括以下几个步骤：
1. 数据收集：首先，需要收集大量的语音数据。这些数据可以来自各种来源，如录音、视频等。这些数据将用于训练和测试语音识别模型。
2. 数据预处理：在收集到的语音数据中，可能存在一些噪声、背景噪音等问题，需要进行预处理。预处理包括降噪、去噪、分词等操作，以提高语音数据的质量和准确性。
3. 特征提取：在预处理后的语音数据中，需要提取出有用的特征信息。这些特征信息可以是音素、音节、单词等。特征提取的方法有很多，如MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）、LDA（Linear Discriminant Analysis）等。
4. 模型训练：使用提取的特征信息，训练一个语音识别模型。这个模型可以是深度学习模型，如CNN（Convolutional Neural Network）、RNN（Recurrent Neural Network）等。模型的训练过程需要大量的计算资源和时间。
5. 模型评估：在训练完成后，需要对模型进行评估，以验证其性能。评估的方法有很多，如准确率、召回率、F1分数等。
6. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，以提高其性能。优化的方法有很多，如调整模型结构、参数等。
7. 实际应用：最后，将优化后的模型应用到实际场景中，如智能助手、语音导航等。在实际应用场景中，需要不断收集新的语音数据，并对模型进行更新和优化，以适应不断变化的需求。
总之，人工智能语音识别的正确流程包括数据收集、数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估、模型优化和应用。这个过程需要大量的计算资源和时间，但通过不断的迭代和优化，可以不断提高语音识别的性能。
