음성인식 엔진 시스템은 전처리 모듈과 디코더 모듈로 구성되어있다. 디코더 모듈은 언어모델을 최적화한다. HMM에 기반 음향모델에 DNN기술을 적용,  음성인식 성능 개선을 하고 있다.
음성인식 엔진 시스템의 기능별 구조도는 아래 그림과 같다. 전처리 모듈은 음성신호를 입력으로 받아 인식성능 개선을 위해 주변의 잡음을 제거하는 기능, 입력된 발성 구간을 검출하는 끝점 추출 기능, 입력신호를 인식에 적합한 특징 벡터로 변환하는 특징 추출 기능으로 구성되어 있다. 디코더 모듈은 사용 환경에 따른 음향모델, 서비스 시나리오에 따라 언어모델을 최적화하여 적용하고 있다. 요즘은 HMM(Hidden Markov Model)에 기반한 전통적인 음향모델의 성능을 개선하기 위한 DNN(Deep Neural Network) 기술을 적용하여 음절인식률을 90% 이상까지 끌어올려 음성인식 성능 개선 효과를 보이고 있다.