随着社会的发展，人类生活水平越来越高，但人口老年化问题越来越严重。这导致社会对高智能残障人辅助器具的需求越来越大。在这样的背景下，本课题将开发一套用于残障人辅助洗浴器具的语音控制系统。语音控制系统的重要组成部分是语音识别，而语音识别主要分为三部分特征参数提取，样本训练和语音识别，所以本文从语音识别和样本训练方面入手探索提高语音识别识别性能的方法。根据本课题的实际需求分析确定本语音识别系统为孤立小词汇量语音识别系统，所以本课题将开发基于动态时间归整算法的语音识别系统。其中针对样本训练，比较了三种训练方法，最后通过实验发现k-means聚类法最优。此外还提出了两种渐近反馈学习算法，分别为可变增益系数法和路径匹配平均法，并通过一系列实验比较分析了它们的优劣性。针对语音识别，介绍了时频结合识别和字词结合识别方法，通过实验证明了它们有效。而针对浴室背景噪声问题，本文引进了一种改进后可以消除音乐噪声的谱减法，并编写程序应用到实验中，此外还对实验做了对比分析。最后在Microsoft Visual C++6.0环境下，集成开发了一套Windows平台下的语音识别系统软件。该系统采用k-means聚类法为样本训练方法，动态时间归整算法为识别算法，MFCC为特征参数，且具有可选的渐近反馈学习环节。本文分别介绍了该系统的软硬件集成环境和系统使用流程，并通过测试实验检验了系统的性能。