耳语音是一种特殊的语音交流方式。它在会场、音乐厅、图书馆和影剧院等禁止大声喧哗的场所被广泛地采用。随着移动电话的普及,人们常常需要在公共场合进行通话,为不影响他人或者保证通话的保密性可使用耳语音,为此要求移动电话有识别耳语音的能力。另外,对于喉部受损的失音患者,如能将其发出的气声自动识别出来,转换为正常音,则无疑方便了他们的语言交流。但耳语音识别问题,无论在国内还是国外,都处于前期研究阶段,所能利用的研究成果较少,加之耳语音的信噪比低等特点,识别起来比较困难。本文以实现汉语耳语音识别、提高识别率为目的,做了以下主要工作:1.通过研究耳语音的各种声学特性,分析不同特征参数在耳语音识别中的应用,提出了基于动态时间规划(DTW)和概率神经网络(PNN)两种模型的耳语音识别系统。2.对模型训练和识别算法进行软件仿真,建立用于训练和测试的耳语音数据库,并对识别算法的实时性和准确性进行测试,给出主要的仿真结果和结论。最后提出本课题今后进一步研究和改进的方向。