1. 研究目的与意义
采用普通pc机声卡的labview进行虚拟式语音信号采集与分析处理，从语音信号分析的理论知识出发,利用matlab对语音信号进行时域、频域分析,对所采集到的语音信号进行倒谱与语谱图分析处理。
目的：
1.设计一个简易的语音识别系统。
2. 国内外研究现状分析
在国内虚拟仪器技术也是方兴未艾，许多高校和企业都纷纷引入基于LabVIEW的测控平台，比如浙江大学机械系开发的多套液压实验系统均采用LabVIEW编写的测控软件。还有西安飞行控制中心开发的一套高压脉冲动态测试系统，就采用NI的数据采集卡和LabVIEW编写的PID控制器，很好的生产出符合要求的高精度压力脉冲曲线。国内专家预测：未来几年内，我国将有近一半的一起为虚拟仪器，虚拟仪器将逐渐称谓测控领域的主流。
国外虚拟仪器技术自上世纪80年代由美国NI公司提出以来，一直成为发达国家自动测控领域的研究热点和应用前沿。近年来，世界各国的许多大型自动测控和仪器公司均相继研制了为数不少的虚拟仪器开发平台，但最早和最具影响力的还是NI公司的图形化开发平台LabVIEW。虚拟仪器在国外已发展成为一种新的产业。美国是虚拟仪器的诞生地，目前也是全球最大的虚拟仪器制造国。
3. 研究的基本内容与计划
主要研究内容：
根据识别的需求，分析语音识别技术的重要性，针对语音识别系统的实用性提出本文研究的目标就是设计实现一个基于模板匹配识别算法的语音识别系统。结合labview和matlab各自优缺点综合设计出基于虚拟仪器的语音识别系统，方便开展对语音识别系统的设计。
预期的研究计划：
4. 研究创新点
基本原理：
语音识别的基本过程根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统，其基本原理和处理方法都大体类似。语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求：1.提取的特征参数能有效地代表语音特征，具有很好的区分性；2.各阶参数之间有良好的独立性；3.特征参数要计算方便，最好有高效的算法，以保证语音识别的实时实现。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时，还可以在很多先验知识的帮助下，提高识别的准确率。
基于此，语音识别系统在很多领域用着广泛的领域
