论文首先介绍了传统的语音特征参数MFCC，它是基于人耳听觉 特性设计的一种特征参数，在静音环境下能得到较高的识别率，但在 信噪比较低时识别率急剧下降，不利于实用化。本文通过对MFCC算 法的分析和研究，发现其中的FFT和DCT在整个时频空间使用固定的 。分析窗，这不符合语音信号特性，而小波变换具有多分辨率特性，更 符合人耳的听觉特性。因此，本文将小波变换和MFCC算法相结合， 提出了三种新的语音识别特-Speech recognition has wide use in

摘 要：本论文主要研究了语音识别的基本原理,对语音识别系统的构成进行分析处理,其中包括预处理、特征参数提取、建立模块库、识别匹配几大部分。预处理又包括语音采样、预加重、加窗（汉明窗）、端点检测；特征提取的参数是梅尔频率倒谱系数MFCC。 该语音系统采用的是动态时间伸缩算法(DTW)，研究对象是特定人的语音识别，并在MATLAB平台上实现。为了进行后续研究，首先使用电脑中的录音系统录制了阿拉伯数字0—9的语音文件，并转化成 “.wav”格式的文件。-Abstract: This thesis