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由于唇动序列和语言序列是一对多的映射，计算机自动唇读识别仅使用HMM是远远不够的。以HMM为基础，结合语言先验知识，建立了新的唇动识别模型——HLM（HMM and Bigram Language Model）。HLM突破了单纯采用HMM计算声学后验概率进行识别的传统框架，将HMM和语言背景知识紧密联系起来，依据语言模型对语言背景知识进行统计，在识别阶段融合声学后验概率和语言学先验概率进行判决。实验结果表明，HLM可使单音识别率提高7．3％，句子识别率提高19．5％。另外，采用语言模型对文字流进行解析，而