无人作战平台在反恐防暴、军事侦察、战场快速打击等领域具有显著优势,能够使士兵远离严酷恶劣的战场,极大保留军队的有生力量。传统的无人作战平台操控方式大多需要终端手动操控,难以将操作者的手、眼从操控手柄和终端屏幕上解放出来,限制了操作者的作战效能。为此,本文将语音识别与控制技术作为无人作战平台新型操控方式,进行语音识别系统设计及无人作战平台控制研究。首先,开展了战场环境下语音识别算法的研究,选取典型枪声作为战场噪音背景,研究作战环境的噪音特性,分析枪声背景下语音的时域波形和语谱图,得出其局部平稳的噪音特性。通过实验对比分析了6种经典降噪算法,综合考量各降噪技术的信噪比增益、主观质量评估、运行时间等指标,最终确定最小方均自适应滤波算法为最优降噪方法。其次,选择基于高斯混合模型的隐马尔可夫模型作为语音模式匹配算法,选择高斯混合模型作为说话人识别算法,搭建了语音识别系统。通过实验探究了各模型参数对识别结果的影响规律,并确定出合适的语音模型参数,验证了噪音环境下的识别系统性能,在-10d B的噪音环境下语音识别准确率保持在80%以上,说话人识别准确率在84%以上。最后,在基于Arduino系统的无人履带车的基础上搭建了语音控制无人平台的试验样机,可以通过Wi Fi远程语音控制平台完成指令动作,测试验证了语音控制方法的可行性和可靠性,在室外环境下进行实时语音识别,指令识别和说话人识别准确率均保持在90%以上。