自闭症患者的康复治疗问题越来越多地引起人们的关注，而言语训练是自闭症患者康复训练必不可少的重要环节。传统的自闭症言语康复训练都需要医护人员或患者亲属的参与，特别是需要一对一的进行口语重复训练，给患者亲属带来很大的精神压力和经济负担。随着计算机科学技术的发展，特别是语音处理技术的日趋成熟，在医学领域，采用计算机辅助进行各种康复治疗已成为一个重要的研究方向。本论文提出采用计算机辅助对自闭症患者进行言语康复训练的新方法，本课题的目的是研究设计一套智能化、可灵活扩展的自闭症患儿言语康复训练系统，本论文论述了自闭症患儿言语康复训练系统的原理和方法，采用的技术手段以及系统软件的具体设计。本课题主要的研究工作包括：在归纳现有自闭症患儿言语康复训练的基本方法的基础上，对自闭症患儿言语康复训练系统进行总体方案设计，采用语音处理和分析技术，对自闭症患儿言语康复训练时的语音进行采集、预处理、噪声去除，提出了一种基于短时自相关能量和短时零谱积进行端点检测和音节分割的方法。对基音周期、共振峰、线性预测倒谱系数（LPCC）、美尔倒谱系数（MFCC）等语音特征值进行了检测。提出采用Hopfiled人工神经网络和BP人工神经网络相结合的方法进行语音识别，用Hopfiled人工神经网络进行联想记忆，尽量使待识别语音特征值和训练样本的特征值变化趋势一致，然后采用BP网络进行识别。采用组合人工神经网络对自闭症患儿的语音识别进行了初步研究。在这些研究的基础上，最后设计出自闭症言语康复训练系统软件。通过给自闭症患者提供声音、文字、图片等多种形式的声音和图像刺激信号，实现生物反馈进行训练。软件中采用了文本语音转换（TTS）技术，采用计算机合成语音作为训练课程的语音，使系统的训练课程内容便于进行扩展。