随着机器人技术的日益进步，嵌入式技术的应用已经涉及到了人们生活的方方面面。人们越来越希望在与这些设备之间交互时，可以通过语言来实现。嵌入式语音识别技术，就是为了实现人们这一愿望而出现的。嵌入式语音识别技术的发展，将人类从键盘、鼠标、手写板等传统的人机交互的手段中解放出来，给人们的日常生活带来了巨大的便利。语音识别技术方面已经有很多常用的算法，但是在在处理能力以及容量都相对有限的嵌入式系统上，效果还是不尽如人意。因此，对嵌入式语音识别技术的研究，既有实际的意义，又有广阔的应用前景。本文的研究工作是基于ARM9的嵌入式平台，利用Sphinx语音识别工具包以及Google语音识别技术，分别设计了一套没有网络连接时候的本地语音识别系统和有网络连接情况下的在线语音识别系统。两套系统功能互补，能够实现实际场合中的应用。本文的研究工作主要从以下几个方面开展的：第一，系统的介绍了本课题的研究背景，发展历程以及国内外研究现状。然后介绍了语音识别的基础理论知识，并介绍了几种常用的语音识别方法。第二，详细介绍了本课题研究所基于的机器人嵌入式平台，主要说明了该平台项目的基本情况，然后叙述了机器人平台的硬件以及各个相关的服务接口。第三，介绍用PocketSphinx设计本地语音识别系统的基本方法，包括SphinxAPI的介绍，用PocketSphinx搭建系统的流程以及具体的实现方案。第四，在本地语音识别系统基础之上，设计了在线Google语音识别系统，主要包括用Google语音识别API搭建系统及移植到嵌入式系统的方案。第五，通过卡片学习和天气查询这两个实例，比较了两个子系统各自的优缺点，验证了本机器人系统中语音识别系统的正确性和实用性。第六，总结了文中所介绍的机器人嵌入式语音识别系统的方案，两个独立的子系统功能互补，在各自所适用的场合发挥作用，具有很大的实用性。