近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场，并出现了一些商用语音识别软件，例如IBM中文语音识别系统ViaVoice。但专用语音识别芯片的研究和开发还较少，这极大影响了语音识别技术的使用和推广。论文研究内容主要应用于小词汇量、非特定人、孤立词的汉语语音识别芯片。　　论文深入分析了语音识别中预处理和特征参数的提取过程，并在各类算法上进行了优化，采用了适应于本课题语音信号特点的两N点实序列快速傅里叶变换方法，比分离的快速傅里叶变换节省了46％的运算操作。在特征提取过程中，考虑到人耳对不同频率的语音具有不同的感知能力，采用梅尔频率滤波器组提取梅尔频率倒谱系数。另外，论文还研究了影响语音识别性能的环境变化因素，并重点分析了抑制通道畸变的倒谱归正法。论文深入研究了语音端点检测算法和语音激活检测算法，并通过实验对该算法进行了阈值适应性改进，改进的联合语音激活检测以短时能量和短时过零率为语音检测特征的语音端点检测算法，具有良好抗噪音性能。实验证明，该算法计算简便、准确率高，能够较好地适用于语音识别系统中孤立句子的检测，避免了传统算法中仅适用于较短孤立词的缺点。　　论文完成了预处理和特征提取算法的浮点C、定点C和嵌入式汇编代码实现及接口模块的ASIC设计。论文在算法的C代码实现中，设计了特殊函数的定点实现以平衡空间和时间的折衷。论文在汇编代码的实现中，采用嵌入内核的特点，减少指令代码、平衡指令存储、系数存储和执行效率。最后，论文将汇编生成的二进制代码及接口模块和DSP核的代码在Spartan3FPGA验证平台上进行验证，验证结果与汇编指令仿真结果一致。