降低句误率（SER）的语音识别方法与源代码

简介：
语音识别是一项重要的人工智能技术，广泛应用于语音助手、语音翻译、语音控制等领域。然而，由于语音信号的复杂性和环境噪声的干扰，语音识别系统常常会出现句误率（SER）较高的问题。本文将介绍一些降低句误率的常见方法，并提供相应的源代码示例。

1. 数据预处理
   数据预处理是提高语音识别准确性的关键步骤之一。以下是几种常见的数据预处理技术：

1.1 音频增强
音频增强旨在消除噪声、回声和变音等干扰因素，提高语音信号的质量。常用的音频增强方法包括降噪、回声消除和语音增强。以下是降噪的示例代码：

import noisereduce as nr
import soundfile as sf

def denoise_audio(input_file, output_file):