笛语识别就是通过模拟人类的听觉把汽车鸣笛的声音转变为文本形式或者人类能理解的语音。结合不断完善的语音识别技术和应用广泛的嵌入式技术,并随着无人驾驶技术的发展,具有高实时性和高性价比、低功耗的嵌入式自动笛语识别技术将会成为无人驾驶技术信息采集的又一辅助手段。论文分别从算法分析、系统的硬件环境、系统的软硬件实现等方面详细介绍了自动笛语识别系统研究与实现的过程。在算法分析上,本文在原有短时能量法的基础上,结合笛语识别的特点,设置了动态能量阈值,符合笛语识别实时性的要求;在硬件环境方面,本文根据笛语识别系统的要求,选取ARM S3C2410微处理器作为主控模块,UDA1341TS音频处理芯片作为数字语音模块,以及S3C2410微处理器中的IIS数据总线实现微处理器与数字语音模块之间的互相通信;在系统的软硬件实现方面,本文从数字语音模块数据的采集到S3C2410控制模块的设计,以及笛语识别模块的代码实现,和ARM开发环境与PC机之间的交互等方面分别作了介绍。本课题对自动笛语识别系统的研究是基于ARM开发板的,并最终在ARM9的开发板上得以实现。实验表明,该笛语识别系统能够在不同的噪声环境下,准确地自动识别出各种不同类型车辆笛语的意义,能够满足实时系统的需要。