针对外骨骼设备语音系统在实际工作环境中受到环境噪声的影响导致语音指令识别性能差的问题，本文提出基于离散正交斯托克韦尔变换的伽马通滤波器频率倒谱系数的语音特征，结合离散路径变换表征语音信号能量与过零率的时域信息，形成混合特征。在低信噪比情况下，考虑特征之间的冗余性、不相关性和信息互补性，采用改进的相关性快速过滤特征选择算法获取最优特征子集，并将其用于外骨骼设备控制命令的语音系统。实验结果表明：本文方法在低信噪比下更具有鲁棒性和稳健性，在信噪比为零的粉红噪声下，较传统梅尔倒谱系数识别率提高20%左右。