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提出了一种基于MFCC系数分析和仿生模式识别的语音识别方法，该方法对训练样本MFCC相同分量在各类语音间距离进行了分析，并通过与传统选取方法的比较实验，说明在小词汇量的语音识别中，选取合适的MFCC系数，不仅能减小计算量，正确识别率也会得到一定程度的提高。运用仿生模式识别理论中同类样本连续的观点，通过在特征空间中对训练样本进行有效的覆盖，大大提高了识别结果。