随着语音识别技术的不断发展,如何提高各种发音形式的语音识别率成为这方面技术的主要解决问题。比起连续词语音识别技术,孤立词的识别更需要精确度较高的端点检测和模板匹配算法,才能将句子中的单字一个个的分离出来,所以解决如何提高语音单字识别率的问题具有一定的难度和意义。除了识别算法的可靠性以外,人们还对识别设备小型化、便携化和可升级性提出了更高的要求,因此,在嵌入式系统中实现语音识别具有很大的实用价值。本文针对以上需求提出了一种基于SOPC和NiosII软核处理器的嵌入式语音识别系统的设计方案。通过对孤立词语音识别模型的算法进行了比对,该方案的识别关键在于采用了动态时间规整算法的DTW模型,在嵌入式开发平台DE2的Cyclone II系列EP2C35F672C6芯片中,设计并实现基于SOPC(System on Programmable Chip,简称为可编程片上系统)的语音单字识别系统,其中单字的发音内容为汉语数字音节。本系统需要大量高速的数据运算,利用了开发板芯片上丰富的硬件乘法器,实现了语音信号的实时采集和端点检测,完成了高速定点256点的FFT模块设计,以及DCT离散余弦变换模块的设计。同时,软件上通过Avalon总线传输给NiosII软核的数据信号,实现了SD卡中FAT文件系统的根目录读取算法、伪随机数的生成算法以及基于DTW模型的模板匹配算法等。最后,结合SOPC的特性,设计了人机友好接口,如LCD显示屏的提示信息反馈以及利用Altera公司提供的一些驱动接口设计完成用户制定的系统。经过整体的系统测试,硬件部分功能有效、可行,实现了在FPGA上软件和硬件的协同工作,完成了数据的采集、储存和处理等功能。由于该系统为嵌入式系统,所以在FPGA上易于编程、调试,使用简单实用,而且拥有较高的性价比,能够有效的节省软件和硬件资源,有着较好的应用前景。