我们经常需要处理wav格式的文件，读取其中的声音信号和相关参数，来做一些事情。如果我们使用C++来做，那么需要对文件的底层存储格式有一个透彻的了解才行，而且考虑不周还有可能出Bug；如果使用MatLab来做，虽然只有一行代码就可以读取文件，但是MatLab语言自身的局限性使得写出的代码难以在实际中投入使用。因此，兼顾简介易用和实用性，用Python来做就显得比较好了。
分类： ASRT
ASRT语音识别项目相关
前言：
自然语言是信息的载体，记录和传播着信息，信息论之父香农对信息的定义是“信息是用于消除随机不确定性的东西”。信息通过编码，经过一定的信道传输，然后传递到接收者，再解码成对应的可被人理解感知的东西，就完成了一次信息的传递。原始人的通信方式就是说话，而说话是先将信息编码为对应的语言信号，可以是文本，可以是声音，也可以就是中文拼音，然后接收者再将收到的信号进行解码。而我们人类对自然语言的处理经历了从基于规则的算法到基于统计的算法，显然基于统计的方法比规则更有效，下面我将介绍一种基于统计的语言模型，可以实现从拼音转为文本。
做自然语言处理有一个基本的步骤是词频统计，然而我们知道，中文的词语有单音节词、双音节词和多音节词之分，所以中文处理起来远比英文复杂得多。不过，我们可以“偷个懒”，如果要做词频统计的文本量足够大，而且我们只需要知道词频最高的几个词的话，那么我们可以将问题简化一下。
