中文语音识别是一个非常复杂的任务。除去语音识别技术本身的复杂性，中文方言的复杂性也给语音识别的推广应用带来极大的困难。当前，研究者不仅研究汉语语音的普通话识别，同时也有部分人开始着手地方方言语音的识别。由于对方言语音的识别在国内才刚刚起步，技术不成熟，许多关键问题仍待解决。近年来，隐马尔可夫模型(Hidder Markov Model，HMM)在语音信号处理中的成功应用极大的推动了语音识别技术的发展。自动语音识别的研究方向逐渐从特定人、小词汇量、孤立词语音识别向非特定人、大词汇量、连续语音识别方向转移。本文研究基于隐马尔可夫模型的永州方言数字识别系统，完成的主要工作如下。（1）系统以永州市零陵区语音为标准方言语音。录制时选择零陵人的发音为标准，分析了永州方言的发音特点，并与普通话的发音做比较，标注出其差异性，提取其语音特征。创建了一个小型的永州方言数字语音识别语料库。（2）建立了一个永州方言数字语音隐马尔可夫声学模型，并对模型进行了优化。（3）分别使用不同基元、不同特征维数下对“0-9”十个数的训练语音和测试语音进行识别实验。通过实验结果比较与分析，发现26维单音节识别率最高，内、外部识别率分别达到了92.61%和91%，这在语音识别中属于一个较好的实验结果。实验证明，依据此方法能够建立一个切实可行的永州方言语音识别系统。