语言是人类最基本最原始的交流方式,人们通过语音来传递信息、交流情感,可以说,没有语言就不会有文字,更不会有人类的文明。因此,说语言是人类最重要的标志,一点都不为过,它是促进人类进步的巨大动力。人类的进步离不开计算机,计算机为很多工程提供了有效地解决方法,使很多复杂的计算得以实现,而且,人类与计算机的交流也变得更加丰富、直接。人机对话离不开语言,因此,让计算机听懂人类的语言一直以来都是科学家研究的重要课题。它的涉及面很广,包括数学、生理学、心理学以及计算机科学等等。语音识别可以分为三个领域:1)孤立词识别;2)连续语音识别,就是连续的句子进行识别;3)语义理解,它的目的不是翻译而是理解系统的含义,对说话的指对令或要求做出正确的反馈。语音识别还受所处环境的影响,噪声影响语音识别的效果。现代舰船已经是一个国家海上力量的重要表现,现代海洋战争离不开舰船。我们国家有广阔的领海,保卫领海安全不受侵犯在当今社会显得尤为重要。而一艘舰船的整体战斗性绝大部分取决于它的指挥系统,指挥人员靠发出指令来指挥舰船的行为,发挥它的战斗能力。指挥舱是一个复杂的环境,存在许许多多噪声干扰,影响各战斗部门之间的信息的接收和传送。如何降低噪声对指挥系统的干扰,提高指令的识别效率直接影响舰船的执行力。同样,语音识别技术在民用方面也发挥着越来越巨大的作用,它在工业、社会安全、生活娱乐等方面得到越来越多的应用。可以说,我们的生活和语音识别已经密不可分。因此研究语音识别系统,提高舰船的指令识别系统的性能具有重大的现实意义。本文的主要工作有:1)研究语音信号的特点和和识别技术等内容,分析语音识别技术的理论基础,学习并分析现有的研究方法,了解语音识别技术的传统分类方法的特点,并分析舰船指挥舱噪声环境,在此环境下进行算法仿真,进行指令识别。2)研究基于统计学习理论发展而来的支持向量机算法,支持向量机的统计理论基础,其应用的优势,存在的不足,结合传统分类算法,综合评价其性能优劣,并进一步深入研究多分类支持向量机的算法原理,观察其在多种核函数下的语音识别效果。3)研究分析相关向量机算法。介绍相关向量机的算法原理及其数学模型,并进行语音识别实验仿真,与支持向量机算法作比较,观察识别精度和效率,进行理论分析。