要使用机器学习提高语音识别的精度，可以采取以下步骤
使用数字信号处理技术对录制的语音信号进行预处理，以减少噪声、去除回声等干扰因素。
将预处理后的语音信号转化为机器学习算法可用的特征向量，常用的方法包括Mel频率倒谱系数(MFCC)和线性预测系数(LPC)。
选择适当的机器学习算法，如支持向量机(SVM)、决策树、深度神经网络(DNN)等，并使用训练数据训练模型。同时，可以使用交叉验证和调参技术来优化模型的性能。
使用测试数据评估模型的性能，并进行后续调整和优化，以提高精度。
随着数据量的增加和技术的发展，持续优化模型，使其更加精确和高效。
总之，语音识别精度的提高需要对语音信号进行预处理、选择合适的特征提取方法、建立适当的机器学习模型，并持续进行优化和改进。