本课题采用声音感知识别的方式进行列车接近预警研究，由于声音传感器可以感知到远方的列车，所以可以有效的延长预警距离，提高安全性。采用声音感知的方式进行列车接近预警的关键问题在于有效识别列车声音。由于声音信号容易受到干扰，如敲击钢轨声音，其他交通工具声音，以及自然界的声音，如果不加以识别，必然会引起误报警。而列车声音识别的准确性依赖于对列车声音特征的研究，以及声音识别算法的可靠性。本文完成了列车声音识别的算法设计。通过对采集的各种列车声音样本的时域与频域特性进行分析，采用MATLAB计算列车声音的各种特征，对列车声音特征进行量化，从而建立了列车的声音模型。使用声音数据时域相关性、功率谱线谱模板匹配等方法，建立列车声音识别的算法，并且通过大量声音样本对识别算法进行验证。分析各种算法的准确率和计算时间，总结各自的优点及局限性，并提出了改进的方法。本文设计了列车声音感知识别的软硬件仿真平台，搭建以DSP为核心的软硬件半仿真环境，完成了包括硬件电路设计，系统配置，以及声音采集程序，识别算法程序的设计。试验结果表明，本设计在有限样本下具有正确识别列车声音的能力。