基于深度学习库Tensorflow 和深度可分离卷积神经网络( Depthwise Separable Convolutional Neural Network，DS-CNN) ，实 现一个嵌入式离线语音识别系统。利用Tensorflow 和DS-CNN 对预识别语音进行训练得到声学模型，移植该声学模型至嵌入式 处理器中; 对采集编码的语音信号经过分帧、加窗等预处理，采用梅尔频率倒谱系数( Mel Frequency Cepstral Coefficent，MFCC) 方 法进行特征提取，利用声学模型对提取的特征进行分类判别。测试结果表明，基于深度学习的语音识别可以有效地应用在嵌入 式平台上，相比于一些传统算法，在识别率和识别时间上有明显的提高。