随着人类科技的进步,语音识别技术在人机交互领域被大量的应用。然而当前的语音识别技术在差异化的特定环境中依然存在各种问题。所以本文着重研究在舰载特定环境下的语音识别技术,阐述了语音识别的具体流程和框架,并全面叙述了语音信号预处理,端点检测以及语音降噪等核心技术的基础理论,同时对语音识别技术中的一些关键环节提出了一定的改进:提出了一种新的基于短时能零熵特征参数来进行语音端点检测方法。该方法通过对三个语音信号的特征参数短时过零率,短时能量以及谱熵进行结合并提出新的特征参数,即为短时能零熵值。通过结合新特征参数与动态双门限法来对语音信号的端点进行检测。该方法在舰载特定情况下具有良好的端点检测性能。提出一种利用多窗谱估计和改进后的维纳滤波特性而改良的语音降噪新算法。该算法先通过多窗谱法估计出受噪音干扰的语音信号功率谱,从而得出相应频点处的先验信噪比,然后通过维纳滤波法来对语音信号进行降噪处理。该算法在舰载环境中能更好的剔除掉维纳滤波后大量残留干扰噪音。对隐马尔科夫模型（HMM）的算法特性进行分析研究,运用MATLAB软件搭建一个舰载指令的语音识别系统。对语音处理以及语音识别流程进行展示,应用本文提出的改进的端点检测以及语音降噪新方法与传统的方法进行实验数据对比。通过实验验证,改进后的新算法可以提高舰载环境下语音识别系统的识别正确性,具有一定的实用价值。