语音识别技术经过几十年的艰苦探索和研究，已经获得了极大的发展，并开始逐步应用于日常生活中。但语音识别技术中存在的一些问题，特别是儿童语音识别，成为阻碍该技术进一步推广的主要障碍。在我们的系统应用中发现84％的语音数据来自儿童，而成人语音训练的系统用于儿童语音识别时，识别性能会急剧下降。　　 本文开展的工作主要集中于儿童语音识别中的关键技术研究。概括起来有以下几个方面：　　 1.分析了儿童语音的特点。在已有的儿童语音数据库基础上，通过对儿童语音基频和共振峰的求取，分析了儿童语音与年龄变化的关系，指出了儿童语音与成人语音存在的差异。　　 2.研究了儿童语音自适应技术。对男声，女声和混合语音各自训练的模型进行了性能比较，并且将声道长度归一化的说话人自适应技术用于儿童语音识别，在此基础上提出了一种基于比例门限动态调整的办法，使识别率得到了进一步提高。　　 3.对人机语音交互技术与模块的研究。介绍了DSP平台，识别系统优化和对话管理等相关技术以及交互模块的应用。