随着集成电路尤其是超大规模集成电路的快速发展,新的硬件平台的开发,使得语音识别系统的设计思想和实现方法不断推陈出新,其中基于FPGA的嵌入式语音识别系统的开发成为语音识别技术发展的一个新方向。　　本文重点探索基于HMM模型在孤立词语音识别方面的应用,并结合XILINX FPGA特性,在FPGA平台上实现孤立词语音识别系统。首先研究了孤立词语音识别系统的实现方法和主要算法:其中详述了MFCC参数提取的具体过程,对隐马尔可夫模型作了描述,并对语音识别的主要算法原理做了研究;详细给出了基于FPGA实现该系统的流程。　　接着介绍了如何基于HMM模型构建语音识别系统,包括码本建立、矢量量化、HMM模型训练、和利用Viterbi算法完成语音识别;并对识别结果和系统稳健性作了分析。同时给出了系统整体实现的原理框图和算法流程;并在XILINX公司提供的ISE10.1集成开发环境中完成了各个功能模块的RTL设计和IP核的调用,完成了整个语音识别系统的搭建与仿真。　　最后把在VC++6.0上形成的参数模型数据处理后添加到ROM中,并在FPGA开发板上实现了孤立词语音识别系统,借助数码管的显示实现了人机交互。同时对系统做了实时测试,测试结果经统计后识别率达77.1％,说明系统达到了设计的要求。　　本文还使用了DSP功能模块,它完成了量化、识别等模块的调用,这样不需CPU的介入,有利于系统性能的提高。本课题研究工作也将为下一步实现孤立词及连续词语音识别芯片打下基础。