在计算机等设备发明之前,很早以前就已经存在语音识别技术,但是,早期的声音译码器为主,它被认为是最早的语音识别技术的典范。但是,近些年来,语音识别技术也得到闪电般的发展。语音识别技术使得智能处理机器识别人类语音的一项最新高科技技术。目前,要实现一种语音识别系统,现存就有很多核心技术模型,例如:人工神经网络,HMM模型,动态时间规划算法等。第一个实现基于隐马尔科夫模型的语音识别系统的人是Doctor lee,在此之后,因为隐马尔科夫模型在实现语音识别系统上的诸多优点,例如:算法成熟,实现方便,效率高,效果好。所以具体来讲,未来的语音识别技术大多是基于HMM模型为框架实现的语音识别系统。语音识别系统的实现之所以是基于隐马尔科夫模型,是因为隐马尔科夫模型中存在着众多优点,所以,本文最终实现了一种基于HMM的语音识别系统模型。这种系统大致可以分为三个阶段。一,原始语音信号的处理阶段,这是语音识别系统的基础阶段,对语音信号进行分析,把它转化成语音特征参数,便于在隐马尔科夫模型中应用;二,训练阶段,对信号进行训练,建立参考模板;三,识别阶段,将待检测的信号处理后,与参考模板中信号匹配,看成功与否。其中第二和第三阶段是语音识别的重点,语音信号的训练和识别,是根据隐马尔科夫模型进行实现的语音识别系统。HMM的方法用于语音识别系统的设计与实现中,本文设计与实现的语音识别系统能够准确识别出不同语音结构和不同环境下的语音设别能力,论文中的设计与实现的语音识别系统实验结果良好,有更大的商业价值和更广阔的社会应用价值。