本文研究了基于Linux嵌入式系统平台数字语音识别系统.数字语音识别是语音自动识别的一个重要分支.而连接数字串的识别问题是相当数量实际应用的关键,诸如自动数码语音拨号、自动数字录入和信用卡号的自动录入等等.本论文的重点放在普通话数字串语音识别.在前人工作的基础上,我们讨论了基于HMM的连接数字识别,并且研究了在个人数字助理PDA(Personal DigitalAssistant)上如何实现数字语音拨号.本文首先着重介绍了有关语音识别的语音知识和应用于数字语音识别的隐马尔可夫模型(HMM),以及与语音识别有关的语音数字信号处理.接着,本文阐述了如何利用本课题组自己设计的录音软件建立用于训练和测试数字模型的数字语音库.而且,本文还提出了一种新的端点检测算法:基于有限状态机的汉语数字语音端点检测算法,该算法不仅端点检测的正确率高,而且响应的实时性强.语音识别的鲁棒性和语音信号特征的提取随之被讨论.一种综合的抗噪算法被采用,那就是本文提出的三级抗噪处理,试验结果显示:该方法较传统的方法具有更好的鲁棒性.然后,本文重点研究了数字语音识别的硬件实现,特别是基于PDA的语音录入接口,包括硬件接口电路的设计和软件驱动程序的编写.在结论部分,本文给出了在不同的硬件实现平台、不同的背景噪声环境、不同的语速等条件下的测试结果.并指出了本语音识别系统存在的问题和改进方向.本系统在硬件实现和软件开发方面均有一定的创新,对同类系统具有一定的参考和推广价值.