一种基于一维假设的语音向量距离计算方法，以一维数组形式表示声学特征模板和待识别的用户语音深度学习特征；两个一维数组中，从左到右按照音素分类对应的概率分数从高到低排列；设置第一经验数组d_null={d_null(k)}，设置第二经验数组α；距离具体为：如果待识别的用户语音深度学习特征音素分类在声学特征模板的音素分类中，则用户语音深度学习特征音素分类和对应的声学特征模板音素分类的距离为α*│i‑j│，否则距离为d_null(k)。本发明通过将语音向量进行一维简化，按照概率分数高低排序，在兼顾识别性的同时将二维数组运算简化为一维数组运算，计算所需内存大幅减少，适合应用于内存较小的语音识别芯片。