语音识别的技术框架大致可以分为三个阶段：信号预处理、特征提取和模型建立。
首先，信号预处理包括声音的采样、预处理、滤波和增强，以保证接下来的特征提取和模型训练具有高质量的输入。
其次，特征提取涉及到模式匹配和数据处理，包括通过傅里叶变换将声音转化为频率和幅度两个特征，以及基于频率分析和谱分析的声学建模技术。
最后，模型建立应用机器学习算法，通过训练来建立有效的语音识别模型，包括隐马尔可夫模型、深度神经网络和卷积神经网络等。这三个阶段相互衔接，构成了语音识别的完整技术框架。
有基于模型的方法和基于数据的方法。
基于模型的方法是指先建立语音模型，然后将输入的语音信号与模型进行匹配，最后根据匹配结果输出语音的文本表述。
基于数据的方法是指先收集大量的语音数据，然后利用机器学习算法从中学习到语音和文本之间的关系，最后根据学习到的模型对新的语音信号进行转换成文本表述。
此外，语音识别还可以采用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等进行语音信号的特征提取和特征匹配，进一步提高识别精度。
语音详单可以查一定的时间范围，一般来说是最近三个月的通话记录。
原因是通信运营商为了保护用户的隐私安全，规定了通话记录只能保存一定时间，并且只提供给用户最近一段时间的详单查询。
但是如果有特殊需要，例如法律调查等，通信运营商可以根据相关程序和法规提供更长时间范围的通话记录查询服务。