在自动化程度越来越高的新时代,喷涂生产线工业得到了广泛应用,涂装机器人被加入到喷涂生产线中。在控制和使用涂装机器人的过程中,传统方法是通过“傻瓜式”的手动控制,已经无法适应人们的需求。因此,人类所特有的语言交流,这个最通俗易懂的、最频繁的交流方式必将成为将来人机交互市场的最流行方式。机器人加上语音控制功能的研究将对未来“人性化”机器人的发展起到至关重要的作用。本文对涂装机器人的语音控制系统涉及到的问题进行了一些研究,具体工作如下:1.分析了语音识别系统的预处理以及语音的分帧、加窗函数、端点检测问题。联想到了语音谱具有更平滑低通的特点,本文选择了汉明窗函数。并对双门限法端点检测采用不同参数做了仿真实验,根据其干扰噪音低且时间持续长的特点选择了使用一种新的双门限端点检测方法,利用其具有更好的抗噪声性的短时过门限率当做参数。2.在对主流的三种特征参数提取方法的基础上进行分析,基于语音识别精确度,利用线性预测倒谱（LPCC）和梅尔频率倒谱（MFCC）的特征参数,本文提出了一种新的语音信号特征提取方法。通过实验比较了其他三种特征参数提取的相对误差率,验证了该方法减少了精度损失。3.研究了传统的隐马尔可夫模型（HMM模型）三个问题的解决算法,结合语音信号的特性,通过帧与帧之间的相关程度分段,去掉自转移弧,提出了一种新的HMM模型训练算法,通过仿真比较,得到较小的训练误差,并且训练收敛的速度较快,体现了改进方法的优越性。4.实现了对语音识别系统的设计与编程,利用Windows API获取录音音频的方法,调用音频录制相关接口函数,完成了整个系统的设计制作和预期的功能,实现了涂装机器人添加语音识别功能的设想,使其更智能化。