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语音识别的目的是让计算机听懂并最终理解人类的语音,从而提供一种最自然的人机交互手段.经过近50年的研究,语音识别技术仍然存在很多难题和挑战.现代语音识别技术中最主要的研究方向是大词汇量连续语音识别.为了更好地描述语音的动态特性,该文提出了一种动态HMM结构,在静止状态和观察之间增加了动态状态层.每一帧观察都对应于一个独立的动态状态,而动态状态由动态特性和静止状态决定.采用贝叶斯网络对动态HMM的结构进行分析可以得到动态HMM的训练和识别算法.