配音识别成文字主要依靠语音识别技术。这项技术通过对音频输入进行分析、处理和翻译，将语音转化为文本形式。
首先，语音被分段为一小段段落，每个段落经过声音特征提取、模型训练与匹配，识别出音素、词语或句子。然后，这些识别出的文本被整合在一起生成最终的文字。语音识别技术的发展与语音资源、模型算法和训练数据质量有关，目前已取得显著进展。然而，由于语音的多样性和背景噪音的存在，准确率仍有提高空间。
配音识别成文字的过程通常涉及语音识别技术。下面是一种常见的方法：
1. 录制配音：使用麦克风将配音内容录制成音频文件。
2. 语音信号的前处理：对录制的音频进行预处理，包括去除噪音、归一化音量等操作。
3. 特征提取：将预处理后的音频转换为特征向量。常用的特征提取方法有梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测系数（LPC）等。
4. 语音识别模型：使用训练好的语音识别模型来识别特征向量序列。这些模型通常是基于深度学习的声学模型，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
5. 文字生成：根据语音识别模型的输出，将识别结果转化为文字。
需要注意的是，配音识别成文字并不是完全准确的，因为语音识别技术仍存在一定的误差。而且，对于特殊口音、语速较快或噪音较大的配音，识别准确度可能会降低。
