近些年来,随着科学技术的不断发展,语音识别技术开始从实验室走向市场。语音识别技术就是让机器通过识别和理解的过程将获取的语音信号转变成文本或命令的技术。由于其研究的难度以及重要性,语音识别技术成为当前研究的热点与难点。将其应用于嵌入式系统中,使得嵌入式语音识别技术成为语音识别领域新的发展方向,并且其应用已成为具有竞争性的高技术的新兴产业。本文首先对语音识别的基本理论进行研究,包括语音信号的预处理、特征提取、模型匹配三个方面的重要方法,给出了基于MFCC+△MFCC的语音特征参数提取方法。基于理论的研究,在实验室环境下提取了特定人的0-9的10个语音数据,分别对语音信号预处理中的预加重、端点检测,MFCC+△MFCC语音特征参数提取方法及语音模型匹配算法进行了实验仿真。结果表明了以上理论的有效性。然后将以上研究结果应用于嵌入式语音识别系统中。通过对嵌入式语音识别系统的开发环境、硬件处理器的选择等相关理论研究,进行了嵌入式语音识别系统硬件和软件的设计,系统包括硬件平台、Bootloader、Linux内核及根文件系统。基于硬件设计部分,选用以ARMS3C2440处理器为核心的开发板,搭建系统的硬件平台,通过UDA1341TS语音芯片的串行口软件来实现语音信号的A/D采样,ARMS3C2440处理器的选用大大提高了系统的运行速度及性能。基于软件的设计部分,对系统软件的开发流程及实现方案做了详细介绍,并在Liunx交叉开发环境下,对MFCC+△MFCC语音特征参数提取方法及DTW算法的功能模块进行程序调试。最后,通过ARMS3C2440采集语音数据,且经过具体实验验证了基于MFCC+△MFCC语音特征参数提取方法及DTW模板匹配算法的特定人孤立词嵌入式语音识别系统的性能,系统测试结果达到预期目标。