随着信息技术的发展，作为一种重要的人机交互新手段，语音识别技术被广泛的应用于小型化、便携式的嵌入式语音产品中，带来了对低成本、低功耗的嵌入式语音识别系统的巨大需求。这意味着，对嵌入式语音产品的识别率和拒识率的要求也日益提高。 由于低成本的嵌入式语音识别系统具有CPU处理速度慢，软件代码精简，系统成本低的特征，语音识别算法必须在保证识别率的基础上尽可能精简并减小计算量。而在语音识别系统中，拒识也非常重要。在实际应用中，经常会有词表以外的词输入到语音识别系统，如果被误识为词表以内的某个词，有时会导致很严重的后果，所以系统应具有很强的拒识功能。 本文基于嵌入式环境下的语音识别研究课题，采用机理算法研究及仿真实现验证的方法，研究语音识别机理，以及小词汇量孤立词语音识别及拒识基本原理。研究了小词汇量孤立词语音识别技术，改进了基于嵌入式的语音识别算法。研究了FPGA的基本原理及应用，构建了基于嵌入式的语音识别系统，实现了改进的前端处理算法和语音识别算法。研究了语音拒识算法基本原理以及贝叶斯网络原理，设计了基于贝叶斯网络结构的语音拒识算法。搭建了基于FPGA的语音识别仿真平台，集成改进的语音识别算法和拒识算法并移植到嵌入式平台上，实现了面向非特定人的、孤立词、小词汇量的嵌入式语音识别系统。通过对改进的前端处理算法和语音识别与拒识算法进行仿真测试，验证了算法改进的可行性，并对测试结果进行分析。 本文通过对前端处理算法，语音识别算法的改进，并与基于贝叶斯网络结构的语音拒识算法的集成，对语音识别系统的移植和仿真，得到语音识别系统测试结果，并对其进行性能分析，验证了本文改进的语音识别算法及设计的拒识算法满足嵌入式语音识别的需要。 本文课题来源是北京市教委基金——“语言识别IP核研究”及“十五”“211工程”重点学科建设项目——“环绕智能与嵌入式系统”子系统。