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为了识别一组非特定人、不连续的数字语音信号，本文提出了一种基于支持向量机理论的语音信号识别算法．具体过程主要包括训练过程和识别过程．其中训练过程为：先使用预先建立起来的语音库对选定的支持向量机进行训练，得到一组与该语音信号相关的支持向量；在识别过程中，首先获取被测语音信号，并根据MFFC理论提取特征向量，然后使用训练后的支持向量机进行识别．此外，还提出使用短时区域能量谱的方法对语音信号进行端点检测．结果表明，与目前流行的隐马尔可夫算法比较，本文算法具有识别速度快、准确率高等优点．