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。首先利用目前比较成熟的动态时间规整(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。由于人工神经网络在语音识别方面体现的优势,提出了一种基于通用前馈网络的语音识别方法,采用(?)matlab和VC混合编程技术,分别构造了两种算法相应的语音识别模型,并给出仿真结果与实验分析。通过与动态时间规整技术比较,神经网络在分类聚集方面表现出非常大的吸引力。