语音识别是计算机技术的一个重要发展方向，是指机器通过学习来实现从语音信号到文字符号的理解过程，也就是让计算机听懂人的话，并做出正确的反应。语音识别作为一门交叉学科，与声学、语言学、人工智能、数字信号处理、模式识别等学科有着紧密的联系。 本文介绍了语音识别技术和智能机器鱼的国内外发展状况，阐明了本课题的研究背景和意义，并对语音识别系统的定义、原理和分类作了简单的介绍。根据语音识别系统的基本构成模型，分别介绍了语音信号的分析和预处理、端点检测、特征参数的提取以及模板匹配等各部分中的基本原理和多种算法。 根据设计要求，系统是基于孤立词的小词汇量的语音识别系统，采用了动态时间规整算法，并且由Labview虚拟仪器技术与Matlab相结合完成了语音识别系统的仿真。动态时间规整算法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别实验中得到了良好的效果。这种算法系统开销小，识别速度快，在小词汇量的语音命令控制系统中非常有效。但DTW算法有两个最大的缺陷：一是对端点的敏感性；二是运算量较大。在这个问题上我们采取了折中，在传统的加速算法上进行了改进，采用了半宽松式的端点对准。这样做有两个好处：一是使得DTW算法对端点的敏感性得以大大改善：二是改进后的半宽松式的端点对准更适于硬件的实现。从实验结果来看取得了较好的效果。