1. 음성 데이터 수집: 사용자 음성 샘플을 수집하여 학습을 위한 데이터셋을 생성합니다.

2. 모델 훈련: 수집한 음성 데이터를 사용하여 Core ML 모델을 훈련시킵니다. 이때, 이전에 훈련된 음성 인식 모델을 사용할 수도 있습니다.

3. Core ML 모델 통합: 훈련된 모델을 Core ML 형식으로 변환한 후 Xcode 프로젝트에 통합합니다.

4. 음성 인식 구현: Swift를 사용하여 Core ML 모델을 로드하고 음성 입력을 모델에 전달하여 인식 결과를 얻습니다.

이러한 과정을 통해 Core ML을 사용하여 음성 인식을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Apple의 Core ML 문서를 참조하시기 바랍니다.