可靠的语音检测是实现可靠的语音处理系统的关键。本文提出了将PCA应用于语音检测，实现了语音和非语音的正确检测，并通过实验证明了这种方法是可行的，而且检测效果比较好。 分析了用协方差矩阵和自相关矩阵得出的PCA表达是不同的，但是两者的误差是相同的。并指出PCA表达式不同的原因是样本的期望。用高维空间数据处理的观点，指出了PCA的本质，并从高维空间中，解释了不同方法得到不同PCA的原因。 提出了在数据分布比较分散情况下的一种快速的PCA数值计算方法。该算法不涉及大规模的矩阵运算，也没有迭代过程，具有运算量少，收敛速度快的特点。需要指出的是，这个算法得到的PCA虽然不是最佳的PCA，但产生的误差也是很小的。 用快速PCA算法得到的主元，作为建立子空间的坐标轴，建立子空间。通过分析数据在子空间上的分布情况，来判断语音和非语音。根据语音和非语音的种类比较多，建立多个子空间，提高检测的准确性。