随着人工智能的快速发展,计算机能够识别的语种越来越广泛,在国内已经实现人机汉语交流,语音识别技术逐渐应用在少数民族语言上。苗语作为西南世居民族的主要语种之一,其语音研究存在语言文字缺失、语音语料库不健全、地域差异等问题。苗语语音语料库构建和语音识别,可以有效地传承和保护苗族语言文化,同时可以实现苗语与其他语种之间的沟通。本文以贵州省黔东南地区苗语语音作为研究对象,构建苗语语音语料库构建、在苗语孤立词识别、苗语连续语音识别等方面进行研究,主要工作如下:（1）针对苗语语音研究存在语言文字缺失、语音语料库不健全、地域差异等问题。借助汉语拼音和汉字对苗语语音标注,在贵州民族大学少数民族语音实验室收集到的苗族中部方言语音词汇基础上,构建了较为系统的苗语语音语料库,该语料库内容包含常见的字词句,语音录制人员来自贵州省黔东南各地会说本土苗语口音的苗族人,语料内容覆盖大部分的苗语语言现象。（2）针对苗语孤立词语音识别问题。采用汉语拼音对苗语语音标注,构建基于卷积神经网络的苗语孤立词语音识别模型。实验结果表明,苗语孤立词识别模型在同一地域语音上的识别准确率为97%,在不同地域语音上的识别准确率为94%,将同地域和不同地域苗语语音数据集合并后,识别准确率为95%,模型对组合地域的语音识别效果表现良好,证明该模型对采用汉语拼音标注的苗语孤立词语音识别是有效的。（3）针对苗语连续语音识别问题。提出了一种基于Transformer的苗语连续语音识别模型,该模型基于汉字作为识别标签的建模方法,可以直接将苗语语音识别成汉字,无需发音词典进行训练,减少了对语言学知识的依赖。实验结果表明,该模型可以将以汉语作为识别标签的苗语连续语音识别出来,其模型识别的字错率为31%,解决了无文字的苗语连续语音识别问题。