随着计算机技术的迅速发展,人机交流变得越来越普遍,语音识别技术的问世使人机交流变的更自然、更人性化。语音识别技术是机器通过识别和理解过程把人类的自然语音信号转变为文本的技术,语音识别采用模式匹配的原理,将未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较,将最佳匹配的参考模式作为识别的结果。特征提取通过Mel频率倒谱系数(MFCC)和线性倒谱系数(LPCC)等技术来提取语音中对识别有用的重要信息,所提取的语音特征参数的准确性会直接影响语音识别结果。语音识别中基元的选取是很重要的第一步,语音识别基元有单词、音节、音素三种。音节作为读音的基本单位分为单音节和多音节,藏语的30个辅音和5个元音组成的289个音节,其中包括212个声母和77个韵母。在藏语中音节最少有一个字母构成(繱),最多用七个字母组成(繿軟繳纍),每个音节由声母、韵母和声调三个部分组成。本论文主要以基于特定人小词汇量藏语语音特征参数为研究点对藏语拉萨语的语音进行研究,从预处理开始,对藏语拉萨语语音信号进行数字采样,预加重滤波,分帧加窗,时域分析,频域分析,语谱分析,采用双门限法对藏语拉萨语音信号进行端点检测。分析了藏语拉萨语的LPCC和MFCC两个特征参数的提取研究。