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在IT领域，语音识别是一项关键技术，它允许计算机和设备理解并转换人类的语音为文本或命令。本项目涉及的是基于Python实现的语音识别系统，利用循环神经网络（RNN）进行训练和处理。循环神经网络因其在处理序列数据时的能力而被广泛应用在语音识别任务中。 **语音识别基础** 语音识别技术主要由以下几个步骤组成： 1. **预处理**：语音信号需要转化为数字形式，这通常通过模数转换（ADC）完成。然后，对音频进行分帧和加窗操作，以便进行傅里叶变换，提取频域特征如梅尔频率倒谱系数（MFCCs）。 2. **特征提取**：MFCCs是语音识别中常用的特征表示，它们能够捕获语音的主要音调和韵律特性。 3. **模型训练**：接着，这些特征被输入到模型中进行训练。在这个项目中，使用了循环神经网络（RNN），特别适合处理序列数据，因为它能记住过去的上下文信息。 **循环神经网络（RNN）** RNN是一种具有反馈连接的神经网络，它能够处理任意长度的序列输入。在语音识别中，RNN通过在时间步上迭代地处理MFCC特征，捕捉语音信号的时间依赖性。 1. **LSTM或GRU**：在实际应用中，RNN常采用其

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