自动识别技术是在计算机技术、光电技术、通信技术与信息技术的支持下问世,在经济技术全球化、生产国际化、信息网络化形式的推动下成长,在商业贸易、图书情报、交通运输、物资流通、邮政、医疗卫生、生产自动化管理等领域的广泛应用中壮大起来的一门新兴技术。语音识别技术是自动识别技术的一个分支,这是一种使机器能够理解和识别语音信号并将其转变为相应的其它形式的信号的技术。作为一门交叉学科,语音识别正逐渐成为信息技术领域内人机接口的关键技术。语音识别技术通过结合语音合成技术,使人们甩掉键盘和鼠标等传统的人机交互工具,而只是通过语音命令就可以进行人机交互,大大方便了操作。近年来随着DSP软硬件技术的发展以及语音学研究的不断深入,语音技术开始逐步走出实验室,服务于社会。其中最为成熟的是中小词汇量、孤立词语音识别技术,开始广泛应用于智能玩具、家电等对系统性能要求不是特别严格的场合,但是在像智能机器人等对识别率要求较高的应用场合效果还不太理想。本系统是为语音控制机器人假肢动作而设计的,因此要求有较高的识别率和较好的实时性。为此,本系统引入ARM9新器件、新技术,并通过提取梅尔倒谱系数(MFCC)作为语音序列的特征参数,以动态时间规整算法(DTW)进行模式匹配,设计了基于ARM9的小词汇量、孤立词语音识别系统,识别率和实时性得到了有效提高。论文首先介绍了语音识别技术的基本原理和系统组成,然后详细讲解语音识别技术的步骤,介绍了ARM9处理器和嵌入式Linux操作系统的特点和当前的发展概况,阐述了以ARM920T为核心开发的语音识别系统硬件平台的组成及其实现,再以此硬件平台为基础,介绍了嵌入式Linux系统的移植、驱动编程、根文件系统构建等。