近年来,语音识别的理论研究得到的快速的发展,语音识别技术的应用越来越被人们所重视。在我国,汽车已经走进了人们的生活,带来了多种多样的便利。现代汽车功能越来越齐全,电子设备越来越复杂,在开车的时候手离开方向盘去操作这些电子设备是一件非常危险的事情,所以在汽车上配备语音人机接口成为了当今的研究热点,车载下语音增强也就成为了一个重点课题。本文首先研究了语音识别系统的组成,对各个环节进行了介绍,实现了语音预处理和Mel频率倒谱系数的提取,其中提出采用基于频带方差的端点检测法,试验证明该算法对比文献[40],具有较好的抗噪性,适用于噪声环境。其次,研究了车载环境噪声的特点和典型车载噪声对语音信号在时域、频域、语谱图上的影响,先后实现了小波阈值法、谱减法的语音增强,其中谱减法的去噪效果最为显著,但是存在着“音乐噪声”等问题。为了解决之,也为了进一步的提高语音信噪比和提升整个语音识别系统的识别率,最终使用多窗谱估计和谱减法相结合的去噪方法。对比文献[43]、文献[44],该算法在客观在有效的提高了信噪比,主观上通过人耳试听,提高了语音的听觉质量,有效的抑制了“音乐噪声”。最后,完成了volvo车载环境语音识别系统的构建。针对男女发音的差异、普通话和方言发音差异,制作了男女发音两套参考模板、普通话和武汉话发音两套参考模板,进行了模板训练、实现了基于动态时间规划的语音识别。通过matlab实现了多窗口估计和谱减法相结合的语音增强法在该车载语音识别系统中的应用。试验证明,采用本文去噪方法,在volvo噪声下(信噪比分别为20db、15db、10db、5db、0db),系统的识别率得到提高,分别达到了98.7%、94.5%、90.1%、84.6%、79.9%。本文对车载语音识别系统的语音增强技术进行了研究,确定采用多窗口估计和谱减法相结合的语音增强法,通过人耳试听和比较去噪信号的信噪比验证了该方法的优越性。构建了volvo车载下基于dtw的语音识别系统,建立了语料库和四套参考模板,在不同信噪比下,对带噪信号进行不同去噪方法的处理,通过比较系统识别率,进一步说明了本文所改进语音增强法的有效性