语音识别技术是近几年来语音处理领域出现的一个关键技术。语音识别的目的就是研制出一种具有人类听觉功能的机器,以便能够直接听懂人的讲话,并做出相应的反应。语音识别正在办公或商业系统的数据库语音查询、工业生产部门的语声控制、电话与电信系统的自动拨号以及医疗和卫生等领域发挥重要的作用,并且极有可能成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。语音识别研究取得了巨大的成就,形成了隐马尔可夫模型、矢量量化、动态时间规正等有效技术,出现了一些比较成功的语音识别系统。这种具备了语音识别功能的系统在互连网、通信、军事、国防等方面有着十分重要的价值。随着集成电路尤其是超大规模集成电路的快速发展,嵌入式的功能越来越强大,语音识别技术在嵌入式系统上的应用成为了可能。语音识别是一门内涵丰富、应用广泛的技术,它的实用性和趣味性使得人们对它有着迫切的应用需求。本文基于语音信号产生的数学模型,从时域、频域、出发,对语音信号进行分析,论述了语音识别的基本理论。语音识别的方法有统计模式识别法(包括模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法)、句法模式识别法、模糊数学识别法和人工神经网络识别法等。模板匹配法发展较成熟,目前已经达到了使用阶段。美尔倒谱分析和线性预测分析是应用较广的特征参数提取技术;模式匹配及模型训练技术有隐马尔可夫模型(HMM)、矢量量化(VQ)、动态时间规整(DTW)和人工神经网络(ANN)。在此基础上,本文讨论了语音识别系统的主要技术及其在本课题中的应用,并重点讨论了本课题中语音信号端点检测、特征参数的提取、识别算法的优劣以及在不同系统中的应用。根据实际情况搭建了一个基于DTW算法的孤立词,小词汇量,特定人的语音识别系统,使系统能够识别0—9十个数字。该系统包括以下几个部分,前端处理、端点检测、模板训练、语音识别等。