语音识别系统原理介绍：DNN-HMM

语音识别是一种将人类语音转换为文本或命令的技术。在语音识别系统中，DNN-HMM（深度神经网络-隐马尔可夫模型）是一种常用的方法。本文将详细介绍DNN-HMM的原理，并提供相应的源代码示例。

1. 数据准备
   在构建语音识别系统之前，我们需要准备训练数据集。训练数据集通常包括大量的语音样本和对应的文本转录。这些语音样本需要经过特征提取的过程，常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和FBANK（滤波器组频率倒谱系数）。这些特征将被用作输入来训练DNN模型。

2. 深度神经网络（DNN）
   DNN是一种常用的神经网络模型，在语音识别中被用于建模语音特征。DNN模型通常由多个隐藏层组成，每个隐藏层由多个神经元组成。输入层接收特征向量作为输入，输出层输出对应的文本标签。中间的隐藏层通过非线性激活函数（如ReLU或sigmoid）实现非线性映射。我们可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建和训练DNN模型。

以下是一个简单的DNN模型的示例代码：

import tensorflow as tf

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