本文深入探讨了语音识别的关键技术，包括声学模型（如HMM和DNN）、语言模型（如n-gram和RNN），以及后处理技术如拼写纠错。通过这些技术的组合与优化，可以提升语音识别系统的准确性和效率。
语音识别是一项重要的人机交互技术，其在日常生活和商业应用中发挥着越来越重要的作用。本文将探讨语音识别的关键技术，并提供相应的源代码示例。
- 声学模型
声学模型是语音识别系统的核心组成部分之一，它用于将语音信号转换为文本。常见的声学模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）。以下是一个使用深度学习库Keras实现的简单声学模型示例：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential(
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