语音识别：迎来第二次浪潮

随着技术的不断进步和人工智能的快速发展，语音识别技术正迎来第二次浪潮。语音识别是一种将声音信号转换为文本或命令的技术，它在多个领域具有广泛的应用，如语音助手、智能家居、汽车导航和医疗健康等。

第一次语音识别浪潮始于20世纪50年代，当时的技术主要基于模式匹配和规则引擎。然而，由于计算能力和数据规模的限制，这些系统的准确性和鲁棒性都较低。随着计算机性能的提升和深度学习算法的兴起，语音识别技术取得了巨大的突破。

现代语音识别系统基于深度学习模型，特别是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。这些模型能够自动学习声学特征和语言模型，从而提高识别准确性。此外，大规模的语音数据集和强大的计算资源也为模型训练提供了支持。

以下是一个简单的示例，演示了使用Python和深度学习库Keras进行语音识别的基本过程：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import