过去语音识别技术对数据库的容量和计算机的性能要求非常高，所以在邮件中心受到了冷落，但是随着语音引擎和计算机性能的发展，语音识别技术也逐渐成为邮件处理自动化中的一项可选技术。

    现代化分拣设备在邮政上的应用大大提高了邮件处理的效率。但是，并不是所有的邮件都能上分拣机处理，那些需要人工处理的邮件成了邮政企业实现自动化的瓶颈。近年来，邮政开始使用人工标码技术以及先进的计算机软件系统来处理不能上机的邮件，但是这仍需要大量的劳动力，邮政企业每年需要花费大笔资金来培训员工。为了节约人力成本，邮政企业想方设法来提高人工邮件处理的自动化水平。

    一些技术先进的公司看好了语音识别技术在人工邮件分拣中的发展前景。过去语音识别技术之所以在邮件中心受到了冷落，其主要原因是这种技术有很大的局限性，其中最明显的就是这种技术对数据库的容量和计算机的性能要求非常高，当时的技术水平很难满足这一要求。

    早期的语音识别系统依赖的数据库只能识别少数单词和数字的发音，处理速度极慢，而需要的数据库却极其庞大，这样的技术状况使得语音识别技术根本就无法真正应用到生产中。现在虽然语音识别技术仍面临着老问题，但是随着语音引擎和计算机性能的发展，语音识别技术也逐渐成为邮件处理自动化中的一项可选技术。

    无论是在大公司的邮件收发中心还是在邮局，使用语音识别技术处理邮件都需要功能强大的数据库来储存并识别成千上万的单词和数字组合。对于大公司的邮件收发中心来说，需要系统识别的有职员姓名和邮箱编码，而且还要求系统能用简便的方法处理非标准邮件，并可以经常升级。对于邮局来说，系统需要处理的信息有城市和街道名称、无数的投递地址、投递路线及村镇编码。

    由MailCode公司开发并准备申请专利的Spell-ItTM软件技术通过提高系统数据库能力的方式对语音识别自动化设备进行了革命性的变革。这种技术提供了无限的数据库能力，并且保证分拣速度不会因数据库的增大而减小。由各大语音引擎公司开发的系统还支持世界上的各种主要语言，这样，语音技术就成为世界性的产品。

    以英语语音识别系统为例，系统建立了36个可识别字符26个字母加上0～9的10个数字，同时还建立了一套关键词。Spell-It软件使用这些字符来识别成千上万的口语词汇和无数的词语组合。

    对于大公司的邮件收发中心来说，使用MailCode公司的Spell-It软件技术，分拣员实际上只需发出几个字符的音来找到和数据库中相对应的词。例如：碰到了寄给Joseph Schneider的邮件，操作员只需发出 “J”、“S”、“C”和“H”几个音就可以得到准确的分拣信息。

    姓名和邮箱编码：Jennifer Schroeder, 软件工程部；Joseph Schneider, 技术操作部；Josh Schriver, 技术操作部，因为这三个姓名全都符合（J,S,C,H）的发音标准。邮件中心的操作员知道邮件实际上是寄给Joseph Schneider的，就可以把邮件投入Joseph Schneide的信箱了。