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通过对hiddenmarkovmodel(HMM)和segmentmodel(SM)模型的简要分析,指出了它们的某些缺陷,提出了一种新的基于汉字音节整体的Melfrequencycepstrumcoefficients(MFCC)向量模型。该模型能够根据各个音节的持续时间动态地调整帧长,进而比较完整地表现了语音时频信息的演化过程。实验数据显示,在同样的测试条件下,对于上下文相同的同性语音,帧数固定比帧长固定的识别率改善3.0%以上。还分析了几个主要影响汉字语音识别率的参数。研究表明,参数设置是否得当