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当前连续语音识别中使用的主流技术是HMM（Hidden Markov Model），但是它在非特定人大词汇量连续语音识别中的表现不能令人满意，其根本原因在于HMM 本身的若干性质与语音信号的发音情况不符合。本文首先分析了传统HMM 的理论缺陷，介绍了基于段长的非齐次HMM模型（DDBHMM）的基本理论及其算法，并在此基础上引入了三音子改善了识别性能。非特定人大词汇量连续语音识别的实验表明，采用三音子DDBHMM可以使得识别率提高5.73％。