语音识别技术是实现计算机与人之间进行语言交流的关键技术之一,语音识别技术在交互方面具有极高的应用价值。随着关键词检测、语音合成、声纹识别等技术的进步,人们对语音技术的需求逐渐加深,语音识别产品正在走进我们的工作生活,逐渐深入到各个领域。本文主要是对汉语语音识别系统中关键词技术进行研究,通过两类不同的实际应用场景对关键词检测技术进行验证,主要的工作成果如下：1、针对智能电话客服的应用深入研究了基于垃圾模型(Garbage Model)关键词检测技术。完成了端点检测技术的改进、垃圾语料建模选取、以及确定垃圾模型和关键词模型网络权重值,再此基础上与人合作实现了关键词检测引擎,通过对接国内某电脑生产商维修预约客服电话系统,实现对关键词检测技术的验证,该系统中典型的关键词有硬盘问题、开机故障、系统崩溃等。通过话术引导、合理增加关键词长度或者合并关键词显著提高关键词检出率。2、面向语音文档检索应用需求,系统研究了基于音节网络(Syllable)的关键词检测技术,完成了对保险业和旅游业的的声学模型的训练,引入语言学知识提高关键词识别效果。借助保险业和旅游业的客服录音记录进行测试表明：可依据预先设定的关键词实现语音文档检索功能。