针对输入语音的音波音频音调以及特殊词汇进行识别分类处理，获取特征值，并与预先数据库进行比对，并根据特征出现频率和权重获取当前语言环境模型，根据上述功能提出核心代码

以下是一个简单的示例代码，用于对输入语音进行音频处理、特征提取和与预先数据库比对的过程：

import numpy as np
from scipy.io import wavfile
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取语音文件
sample_rate, audio_data = wavfile.read('input.wav')

# 提取音调特征
audio_data = np.mean(audio_data, axis=1)  # 对双声道音频取平均值
audio_data = audio_data / np.max(np.abs(audio_data))  # 归一化处理

# 提取特殊词汇特征
special_words = ['word1', 'word2', 'word3']
input_text = ' '.join(special_words)  # 将特殊词汇拼接成一个文本
corpus = [' '.join(special_words_in_database)]  # 预先数据库中的特殊词汇文本
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
input_vec = vectorizer.transform([input_text])

# 计算特征相似度
similarity_scores = cosine_similarity(input_vec, X)

# 获取最相似的语言环境模型
most_similar_index = np.argmax(similarity_scores)
most_similar_model = language_models[most_similar_index]

# 根据特征出现频率和权重获取当前语言环境模型
frequencies = [feature_frequency_in_database[feature] for feature in features]
weights = [feature_weight_in_database[feature] for feature in features]
weighted_frequencies = [f * w for f, w in zip(frequencies, weights)]
current_language_model = language_models[np.argmax(weighted_frequencies)]

请注意，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和完善。同时，需要预先准备好音频数据库、特殊词汇数据库、特征频率和权重信息以及语言环境模型等数据。