语音识别就是让机器能够识别出人们说的话,是语音信号处理的一个重要分支。同时它又是一门交叉学科,涉及到数字信号处理、人工智能、模式识别、生理学和认知科学等,研究价值深远。尽管语音识别取得了一定成就,大多数识别系统仍局限于实验室,实用化要求没有达到。论文讨论了语音识别原理和几种算法,并进行优化编程。首先利用改进的动态时间规整(DTW)技术实现语音信号的识别,在matlab上仿真实现。识别前,先对语音信号预加重,提升它的高频部分,通过比较,利用双门限检测法实现端点检测,采用能模拟人耳听觉特性的梅尔倒谱系数进行特征提取,最后建立一个完整的语音识别系统。在语音识别算法中,MFCC特征参数的提取和模板匹配的计算占用了整个系统的大部分时间,本文主要对预加重、MFCC特征参数的提取和模板匹配的算法运用SSE技术进行并行优化编程,来提高CPU的处理速度。程序运行实验结果表明SSE实现的程序运算速度比原始程序提高一倍,并给出仿真结果与实验分析。