语音识别技术经过近半个世纪的发展，已日趋成熟。然而,由于汉语结构复杂，单音节为主，同音字多，方言多，语法亦不规范等问题,目前汉语语音识别还没有达到理想的程度，距汉语识别实用化还有很大的距离。本文就汉语孤立词识别系统的基本原理与实现方法进行了详细的分析和阐述，并对具体实际中的部分技术细节进行了探讨。本文首先介绍了语音识别的定义及其意义及国内外发展状况，并简要说明了语音识别的基本原理。 其次，根据语音识别系统的基本原理构成模型，介绍了预处理、端点检测到模板生成及模板管理和模板匹配各部分所涉及到的语音数字信号处理、模式识别等方面的基本原理，并讨论了在PC机上实现语音识别系统的几种途径。接着，本文介绍了使用Visual C++6.0根据DTW(动态时间弯折)模型的语音识别训练和识别的基本方法，在Windows操作系统上实现的一个简单的非特定人、小词汇量、孤立词语音识别系统。系统的组成模块与语音识别系统的基本构成模型基本一致,在训练过程中，从语音库中的波形文件中读取采样数据，分帧计算出由12维线性预测系数和12维线性预测倒谱系数构成的特征矢量，并按照聚类的方法进行训练，得到后续语音识别时需要的模板，存放于模板库中。识别时，计算出输入语音的特征矢量参数，依据模板匹配的方法与模板库中的语音模板逐一进行比较，得出最佳的匹配模板，或作出拒识判断。最后对系统性能进行了小结，指出了该系统的改进方向。最后,本文对系统性能进行了小结，指出了该系统的改进方向。通过对实际语音识别系统的测试和研究，为进一步开发实用性语音识别系统做了基础性的探究工作。