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语音信号是当前人工智能领域的一个重要研究方向,传统语音信号识别结果易受噪声干扰,使得信号识别效果不理想,为了提高传统语音信号识别正确率,设计基于深度卷积神经网络(DCNN)的多噪声语音识别方法.首先,分析当前语音信号识别的研究进展,找到不同方法的局限性;然后从硬件和软件对语音信号进行降噪操作,提高语音信号质量;最后采用DCNN进行语音信号识别仿真实验,测试结果表明,该设计方法可以提高语音信号的信噪比,同时可以提高语音信号的识别正确率,相对于对比方法,可获得更加理想的语音信号识别结果,解决了当前语音信号识别过程中存在的难题,具有更高的实际应用价值.