语音识别技术通过近些年的发展已经日趋成熟,从某种意义上来讲,可以说是完全实现“人工智能”的“奠基石”。当今基于嵌入式的语音识别系统是在微处理器平台(如芯片)的基础上,通过对语音库中的语音进行训练生成训练模型,将待测语音与之进行模式匹配,从而完成非特定人的语音识别。虽然目前对于语音识别技术的研究已经从实验室逐渐实用化,但在实际应用中会受到诸多客观因素的影响例如背景噪音,造成识别精度的降低,用户体验很不友好。本文以嵌入式微处理器为核心,设计实现可应用于自动售货机的语音控制系统。本文先简要说明了语音信号预处理的过程,并采用双门限判定方法进行端点检测。然后提出小波+MFCC的特征提取算法,用小波变换替代傅里叶变换,弥补了傅里叶变换窗口大小不能随频率变换的缺点。随后,利用DTW算法能有效处理语音的时变特性与组合多项式核函数相结合,得到PDTW-SVM算法,不仅兼具局部插值能力与全局泛化能力,还能解决语音信号的时变特性与传统的等长向量的SVM核函数之间矛盾的问题。最后,将PDTW-SVM算法移植到LD3320平台上,并根据实际应用场景增加基于CX20921的回声降噪电路,提高系统的抗噪性和稳定性。本文分别对语音识别系统做仿真及硬件测试,实验结果表明,该系统仿真识别率最高可达96.49%,实测识别率可达92.17%,具有较高的实用价值。