1. 语音信号处理能力：能够理解和处理语音信号，包括语音的采集、预处理、特征提取等。这是语音识别的基础，涉及到信号处理、数字信号处理等相关知识领域。

2. 语音识别算法知识：熟悉和掌握语音识别的基本算法，如隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等，了解这些算法的原理、优缺点以及应用场景。

3. 编程能力：具备一定的编程能力，能够实现语音识别算法，常用的编程语言包括Python、C++等。编程能力对于进行语音识别相关的研究和开发至关重要。

4. 数据处理和分析能力：能够处理和分析语音数据，包括数据的清洗、标注、特征选择等。这对于提高语音识别系统的性能至关重要。

5. 机器学习和深度学习知识：了解机器学习和深度学习的基本概念和技术，能够应用这些技术解决语音识别中的实际问题，如模型训练、优化等。

6. 研究能力：具备一定的研究能力，能够阅读和理解相关领域的学术论文，提出新的研究问题和思路，并能够设计实验验证自己的想法。

7. 英语能力：由于语音识别领域的很多前沿研究成果都是用英语发表的，因此具备良好的英语能力对于跟踪国际研究动态、与国际同行交流合作非常重要。

以上是在职博士研究生报名时通常需要具备的语音识别能力，但具体要求可能会因学校和专业的不同而有所差异。在报名前，建议详细阅读招生简章和专业培养方案，以了解具体的要求和标准。