语音识别是模式识别和人工智能的一个重要领域，是计算机科学、信号处理、生理学、心理学等多学科研究的热点问题。目前，语音识别技术方面的研究逐渐从实验室研究阶段进入实用化研究阶段。随着智能化电子产品开发的需求提高和嵌入式技术的发展，迫切需要将语音识别技术应用于基于嵌入式系统平台的智能电子产品，以提升产品的市场价值和易操作性。现有的语音识别算法计算复杂度和空间复杂度较高，而嵌入式平台的可用资源有限，需要对算法进行改进，在保证一定识别率的前提下降低算法计算复杂度，以适合嵌入式平台的应用。此外，为了增加产品的通用性，免去每次重新训练，语音识别最好可以针对非特定人并且对集外数据有效。针对上述问题，本文对非特定人汉语数码的语音识别相关算法进行研究，提出相应的改进算法，并将该算法应用于嵌入式系统，实现了一个语音拨号系统。论文的主要研究内容包括：　　首先，利用隐马尔科夫工具包（HTK）搭建了一个语音识别系统，并分别针对孤立词与连续词、集内数据和集外数据等多种情况开展实验。　　其次，研究了语音信号去噪、特征提取（如线性预测频率倒谱系数LPCC和Mel频率倒谱系数MFCC）、声学单元选取、参数捆绑和高斯混合元数目等对识别率的影响。　　再次，对现有语音识别算法进行优化设计，提出适用于嵌入式平台的语音识别算法。在PC机上针对连续词语音识别对该算法进行仿真实验，结果表明，集内识别率达97.50％，集外识别率达96.83%，识别时间也有所减少。　　最后，将所提出的语音识别算法应用于嵌入式平台（友善之臂开发板Mini6410），实现了一个嵌入式语音拨号系统。完成了Linux内核移植、Qt/Embedded移植、HTK移植、Perl移植等嵌入式开发环境的搭建和语音信号采集所涉及的音频接口和音频驱动、GPRS模块的通信控制、嵌入式拨号系统GUI的Qt实现等的开发。对所设计的语音拨号系统进行测试，结果表明对数字串的识别率高达98.3%而识别每个数字时间仅为3.15s，基本满足实际产品对识别准确率和实时性的要求。