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论文根据语音识别的一般流程，主要针对语音识别系统的关键技术进行探讨： (1) 首先对语音信号的预处理和特征提取问题进行讨论。分析了当前最常用的两种特征参数，MFCC和LPCC，在此基础上对语音识别系统预处理和特征提取作了一些改进，并给出相应的实验验证。 (2) 研究了一系列的语音识别算法：DTW、HMM和ANN。在深入研究每种算法的基础上，提出了许多改进和优化。DTW算法主要针对减小运算量和存储空间方面进行优化；HMM模型的初始化采用非平均分段的方法提高系统性能；将神经网络用于语音识别时做了一些修正改进。通过实验验证，这些方法效果良好。 (3) 论文最后针对不同方法，对语音识别的各个环节进行仿真，实现了一个语音识别演示系统，软件系统界面友好、操作方便。