拉萨方言作为有调语言,声调对于区分同音字起到了关键的作用。但目前对于拉萨方言究竟有几个声调还存在争议,这给利用声调信息提高语音识别系统性能造成了困难。本研究通过调研相关文献,结合已录制的拉萨方言音频数据库,采用四个声调的声调系统,建立了拉萨方言带调音素集合。在特征层面,尝试使用不同的基频提取方法提取每一帧的基频值,再结合MFCC参数,得到三种不同的声调相关的声学特征用来训练声学模型。为了验证声调信息有助于提升拉萨方言的识别结果,本研究搭建了完整的识别系统,使用不同的音素集合和输入特征,训练DNN-HMM声学模型,得到字级别的识别结果。实验的训练数据共31.9小时,测试数据共2.41小时。识别结果表明,无论是在音素集合层面还是在特征层面,加入的声调信息均能提高识别系统准确率。在使用带调音素集合的前提下,两种不同的声调提取方法给系统带来性能上的相对提升分别为11.1%和7.9%,当把由不同的声调特征得到的声学模型进行融合之后,识别准确率的相对提升为16.0%。该研究验证了声调信息对拉萨方言语音识别的重要性。