语音识别技术的演进：探索声音转文字的发展

语音识别技术是一种将人类语音转换为可理解的文本形式的技术，它在过去几十年中取得了巨大的发展。本文将详细介绍语音识别技术的发展历程，并提供相应的源代码示例。

1. 初始阶段：基于模板匹配的方法
   早期的语音识别技术主要基于模板匹配的方法。该方法通过将语音样本与存储的模板进行比较，从而确定输入语音的文本表示。然而，这种方法的准确率受限于模板的数量和质量，无法适应不同人的语音特征和语音变化。

2. 统计模型方法：隐马尔可夫模型（HMM）
   随着统计模型的引入，语音识别技术取得了重大的突破。其中，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）成为了主要的方法。HMM基于声学特征的统计分布，将语音转化为一系列状态，并通过概率计算确定最有可能的状态序列，进而得到对应的文本输出。

以下是一个简单的使用HMM进行语音识别的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义隐马尔可夫模型
class