随着机器人逐渐智能化,机器人自主完成一场足球赛不再是天方夜谭。在学术界,Robo Cup(机器人足球世界杯)中型组比赛体现了最高水平。但是即使如此高科技的比赛,参赛足球机器人仍需通过人为控制裁判盒发送相关指令信号来实现赛前启停,而无法根据比赛现场的实际口哨指令自动运行。因此,在现有机器人功能模块中添加哨音识别模块,使机器人能够自主分辨裁判员的哨音指令来进行比赛是重要的。本文研究用于足球机器人比赛的哨音识别技术,对哨音信号进行采集、预处理,并根据哨音特点对特征提取以及识别模型进行改进,在ARM平台S32440上实现哨音识别,使得足球机器人更加智能。论文首先介绍哨音识别基本理论,包括哨音信号处理的前端处理、端点检测、特征参数提取方法及识别算法。阐述哨音识别技术的基本概念,包括哨音信号的预处理过程,特征参数的提取过程。说明了常用的哨音识别模型,并进行分析比较,给出了哨音识别系统的检测指标。说明了哨音识别的具体过程,在分析哨音特征的基础上,对哨音识别过程进行改进。具体地,针对哨音的特点,建立了哨音参考模板库,为后续DTW算法及改进提供基础。同时针对哨音特点,选取了更适合哨音的预处理过程,提取特征参数,即Mel频率倒谱系数(MFCC)。根据动态时间归整(DTW)原理设计识别算法并进行仿真,初步实现哨音的识别,并同时增加抗噪系统,提高识别精度。最后,对上述方法与过程进行实验验证。给出安静环境与嘈杂环境下所录制的比赛哨音样本的提取与识别过程与结果,并统计识别正确率。