智能语音系统的核心技术之一：语音识别

智能语音系统是一种能够理解和处理人类语音的技术，其中语音识别是实现这一目标的关键技术之一。语音识别技术是将人类语音转换为文本或命令的过程，它在许多现代应用领域如语音助手、语音控制和语音翻译等方面发挥着重要作用。本文将介绍语音识别的核心技术和相应的源代码示例。

一、语音识别的基本原理
语音识别基于信号处理和机器学习技术，其基本原理包括声学建模和语言建模。

1. 声学建模：声学建模是语音识别的第一步，其目标是将输入的语音信号转换为相应的声学特征。常用的声学特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和梅尔频率倒谱系数微分（MFCC Delta）。下面是一个简单的Python代码示例，用于提取MFCC特征：

import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wav
from python_speech_features import mfcc

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