由于提供的内容中夹杂了大量混乱且不连贯的信息，包括某些可能是由于OCR扫描技术错误导致的文字识别错误，我们可以假设这些内容是对孤立词语音识别系统技术细节的描述。基于这些内容，我们可以提炼出以下知识点。
1. MATLAB在语音识别领域的应用
MATLAB（Matrix Laboratory）是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、算法开发、数据分析等领域。在语音识别系统中，MATLAB提供了强大的信号处理、数据分析和图形用户界面（GUI）开发功能，使得研究人员能够快速开发、测试和验证语音识别算法。
2. 孤立词语音识别系统
孤立词语音识别系统是一种语音识别技术，它专注于识别和理解预先定义好的、单独发音的词汇。这种系统通常应用于命令识别、关键词触发、简单的人机交互等场景。与连续语音识别系统相比，孤立词系统的设计和实现相对简单。
3. 离散余弦变换（DCT）
离散余弦变换（DCT）是一种用于信号处理的数学变换，它将信号从时域转换到频域。DCT在语音信号处理中非常有用，它可以有效地将时间序列数据转换为频率域表示，从而能够提取出语音信号的关键频率分量，为后续的特征提取和模式识别打下基础。
4. Mel频率倒谱系数（MFCC）
Mel频率倒谱系数（MFCC）是语音识别中常用的一种特征提取方法。MFCC通过模拟人耳的听觉特性，将声音信号通过梅尔滤波器组处理，并进行对数压缩和离散余弦变换，最终得到反映语音频谱特征的倒谱系数。这些系数被广泛用于语音信号的分类和识别。
5. 动态时间规整（DTW）
动态时间规整（DTW）是一种算法，用于测量两个（可能不等长）时间序列之间的相似度。在语音识别中，DTW算法能够处理不同速度发音的语音信号，使得即使在发音速率不同时，系统也能够准确识别出相同的语音内容。这在孤立词识别系统中尤为重要，因为它能够容忍用户发音的微小变化。
6. MATLAB GUI开发
MATLAB的图形用户界面（GUI）开发工具允许用户创建自定义的图形界面。对于语音识别系统来说，一个良好的用户界面是至关重要的，因为它能够提供与用户交互的直观方式。MATLAB GUI可以集成到语音识别系统中，提供实时反馈、结果展示和操作控制等功能。
7. FFT（快速傅里叶变换）
快速傅里叶变换（FFT）是一种快速计算离散信号的傅里叶变换及其逆变换的算法。FFT在语音信号处理中的应用非常广泛，它能够帮助我们快速从时域转换到频域，并提取出频谱信息。这一过程对于理解语音信号的频谱特性和进行后续的特征提取非常关键。
8. 声音信号预处理
在进行特征提取和语音识别之前，通常需要对原始声音信号进行预处理。预处理可能包括噪声消除、信号增益调整、滤波等操作，以确保声音信号的质量适合后续处理。
9. 语音信号处理方法的实现
文档中提及的“sw(n)=s(n)xw(n)”等表达式可能是指信号的窗口化处理。在MATLAB中，对语音信号的窗口化处理是提取特征之前的一个重要步骤，它通常用于限定信号分析的时间范围，减少信号处理中的边缘效应。
10. 硬件平台上的实现
文档提到了某些特定的硬件平台（如STM32微控制器），这表明了孤立词语音识别系统除了软件实现外，还可能涉及到在嵌入式系统或微控制器上的实现。这要求系统具有高效的算法和对硬件资源的优化使用，以满足实时处理和低功耗的需求。
基于MATLAB的孤立词语音识别系统分析涉及了信号处理的多个关键步骤和方法，包括但不限于离散余弦变换、Mel频率倒谱系数、动态时间规整、图形用户界面的开发、快速傅里叶变换以及声音信号的预处理。此外，实现这样的系统还需要考虑到硬件平台的限制和资源优化问题。
