关键词检测是语音识别研究中的一个重要领域，其目的是从连续语音中辨认和确定少量的特定词。相对于连续语音识别技术，关键词检测技术资源耗费少，正确率高，实用性强，已广泛应用在国防监听、按内容检索、电话应答等方面。关键词检测通常需要两个步骤，首先识别出假想命中，然后对假想命中进行语音确认。本文研究了如何用免疫算法进行语音确认。本文系统地介绍了关键词检测系统的原理和框架，研究了人工免疫系统(AIS)的仿生机理和各种实现算法，提出了一种简单易行的免疫算法。用该算法为每个关键词建立一个AIS分类器，假想命中由相对应关键词的AIS分类器处理，判断是否为虚警，从而对非关键词语音进行有效的拒识，得到最终的输出结果。本文结合隐马尔可夫模型(HMM)和人工免疫系统构建了一个关键词检测系统，分别构建基于HMM的关键词检出器与基于AIS的后分类器，实现了多次解码机制。实验验证了HMM／AIS的检测系统的有效性，实验结果证实AIS后分类器能够有效地降低虚警率，为语音验证提供了一种新的解决方案。