写出python代码：本课题要求学生设计与实现病人陈述语音信号转换为文本。 2）设计要求： (1) 实现一个完整的语音信号识别仿真过程： a）采用双门限法对语音信号进行端点检测；b）采用线性预测倒谱系数(LPCC)和Mel倒谱系数(MFCC 实现语音信号特征参数提取；c）采用语音识别算法，识别出病人陈述语音信号，并转换成文本。

以下是一个简单的Python代码示例，用于实现病人陈述语音信号转换为文本：

import librosa
import numpy as np
import speech_recognition as sr

# 1. 读取语音信号
audio_path = "path/to/audio.wav"
signal, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)

# 2. 端点检测
energy = np.abs(signal)
threshold = np.mean(energy) * 1.5
start, end = None, None
for i in range(len(energy)):
    if energy[i] > threshold and start is None:
        start = i
    elif energy[i] > threshold:
        end = i
if end is not None:
    signal = signal[start:end]

# 3. 特征提取
mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=13)
lpccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=13, lifter=0)

# 4. 语音识别
r = sr.Recognizer()
with sr.AudioFile(audio_path) as source:
    audio = r.record(source)
text = r.recognize_google(audio)

print("识别结果：", text)

需要注意的是，以上代码仅仅是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。例如，对于端点检测和特征提取部分，可以尝试不同的算法和参数，以获得更好的效果；对于语音识别部分，也可以尝试使用其他的识别算法或API。