随着经济的发展，电视广告成为社会生活中越来越重要的一部分，而其带来的社会问题也日渐显著，特别是虚假广告严重误导了消费者，坑害了广大人民，因此广告监测成为社会急需处理的问题。本课题主要研究对广告语音识别技术的软件实现。基于语音识别的基本原理和过程，介绍了语音端点检测，语音特征提取，语音建模及模型匹配的基本原理和计算方法。在广告语音端点检测部分，主要介绍了短时能量和短时过零率，并结合仿真结果给出了适合本系统的双门限端点检测法。在广告语音特征提取部分，主要介绍了语音的倒谱以及常用的线性预测倒谱系数(LPCC)，梅尔倒频谱系数(MFCC)。在语音建模及匹配部分，为了解决特征参数数据量过大以及广告音频中出现的多帧、丢帧等问题，本课题应用了K均值聚类，矢量量化技术和DTW算法。通过上述的算法，在MATLAB环境下计算仿真，比较分析了这些算法的特性及参数选取的方法，给出了一种适合本课题的建模与识别方法。在上述工作的基础上，本课题在VC环境下进行了对指定广告语音的测试实验。通过实验表明，该系统对广告监测有着一定的实用意义。