在Keras中進行語音識別任務通常需要使用深度學習模型，一種常用的模型是循環神經網絡（RNN）或其變種，如長短時記憶網絡（LSTM）或門控循環單元（GRU）。以下是一個簡單的語音識別模型的示例代碼：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# 創建一個序貫模型
model = Sequential()
# 添加一個LSTM層，指定輸入維度和LSTM單元數
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
# 添加一個全連接層，用于輸出預測結果
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
# 編譯模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))
在上面的代碼中，我們首先創建了一個序貫模型，然后添加了一個LSTM層和一個全連接層。接著編譯模型并使用訓練數據進行訓練。在訓練過程中，需要將輸入數據X_train和y_train準備好，并根據數據的特點進行相應的預處理。另外，在實際應用中可能需要使用音頻數據的特征提取算法（如MFCC）來獲取語音數據的特征表示。
