在“互联网+”的时代背景下,我国快递物流行业的信息化系统发展迅猛。但在快递信息采集环节中,仍以手工录入为主要方式,效率低,不够智能化。目前快递公司app主要采用图像识别或特定文字提取技术实现信息录入,准确率和操作便利性有待提高。为完善此类不足,本文实现了一种基于语音识别的快递信息采集系统。本文在研究快递信息系统与语音识别技术的理论和发展现状的基础上,将智能化的快递信息采集作为研究重点,设计了基于语音识别的系统实现方案和工作流程。快递信息采集系统由五个模块组成:移动采集模块、识别模块、数据存储模块、无线传输数据模块以及传输控制处理模块。本文主要完成的工作如下:首先,分析快递信息采集系统的需求,结合相关理论技术设计系统的总体结构、分层结构和逻辑结构。其次,自建语音识别系统作为识别模块。研究快递信息的语言特点,重点改进了自组织神经网络的矢量量化过程,设计并实现了一种基于改进自组织神经网络的语音识别系统。建立语料库,进行语音预处理、提取特征参数、生成码本及模板训练,对改进前后的语音识别系统进行实验对比分析,结果证明改进系统的最高识别正确率为93.3%,相比改进前明显提升了7.5%,样本平均识别耗时在0.16秒以内,将识别正确率最高的语音识别系统的相关文件部署在远程服务器中,方便移动采集模块的使用。再次,采用新型移动终端应用(微信小程序),通过语音用户界面实现了语音采集、结果展示、信息校验和上传快递信息至数据库存储,并通过小程序蓝牙传输快递单号至系统硬件部分。再次,研究Arduino核心板电路原理和控制协议,以及蓝牙和RFID的通信数据帧格式。设计Arduino主控流程,实现蓝牙硬件接收小程序蓝牙发送的快递单号,再通过查询、防冲突和扇区认证等RFID数据读写步骤实现快递单号在快递电子标签中的存入和读取。最后,通过系统的功能及性能测试,测试结果证明该快递信息采集系统具有灵活、智能化的信息录入特性,其语音识别响应速度最快达0.47秒。