语音识别是指让计算机能听懂人类的语言,并根据语言的内容执行一定的命令或任务,在电话拨号、家电遥控、工业控制、信息查询等领域有着广泛应用。语音识别包括孤立词语音识别、连接词语音识别、连续语音识别,本文主要研究小词汇量非特定人连续语音识别系统的开发与实现。本文详细阐述了连续语音识别系统的基本原理,研究了识别过程中的特征参数提取、模型选择和识别规则等关键技术。同时,在“硬件的软件化”思想和对信号分析处理的基础上,利用LabVIEW语言和MATLAB语言相结合的方法,开发并设计了基于虚拟仪器技术的连续语音识别系统。将虚拟仪器技术应用于语音识别系统,实现了仪器的软件化,真正体现了“软件就是仪器”的思想。从语音信号的实时采集开始,对语音信号进行预加重、小波消噪、端点检测等处理,滤除了语音信号中的无声段和噪声段,为语音特征参数的提取提供了有效的语音段,并采用美尔频率倒谱系数及其差分系数相结合的参数特征提取方法,通过矢量量化(VQ)与隐马尔可夫模型(HMM)来实现系统的训练与识别,构建了基于LabVIEW平台的非特定人连续语音识别系统。通过实验分析及其运行结果表明,利用LabVIEW开发平台构建的非特定人连续语音识别系统,对特定环境下的语音内容无需再训练,移植性好,并且语音样本容易采集,成本比较低廉,对语音内容的识别正确率达到90%左右,基本符合了实际应用的要求,具有一定的实际应用价值。