本文研究了汉语数字语音识别技术及其实现的方法。本文基于语音信号产生的数学模型,从时域、频域、倒谱域出发,对语音信号进行分析,论述了语音识别的基本理论。在此基础上,讨论了语音识别系统的主要技术及其在本课题中的应用,并重点讨论了本课题中语音信号特征参数的提取,并在其中加入RASTA滤波抗噪。在比较三种模式匹配方法的基础上,本文选择隐马尔可夫(HMM)模型作为本课题中模式匹配的方法,并讨论了经典齐次隐马尔可夫(HMM)模型的基本原理及其用于语音识别的训练和识别算法。针对经典HMM的齐次性缺陷,讨论了考虑状态持续时间分布的HMM模型,即基于段长分布的隐马尔可夫模型(DDBHMM)的基本原理,改进viterbi算法使之适合于DDBHMM模型,研究了基于DDBHMM的训练和识别算法。 接着用Matlab6.5对模型训练和识别算法进行了仿真,并分别给出了主要仿真结果。然后讨论了基于C++的数字语音识别系统的程序设计,给出了系统的软件结构图,设计了其类库规划并实现了人机交互界面。本文还介绍了本课题组自己设计的录音软件,建立了用于训练和测试模型的数字语音数据库,并对系统算法的实时性和准确性进行了测试,结果表明,采用改进算法的DDBHMM模型准确性高于经典的HMM模型,但实时性低于经典的HMM模型。最后指出了本课题研究未来的改进方向。