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Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法是在语音领域中用于ＨＭＭ模型参数训练的最基本方法之一。但它在多样本训练时存在着严重的上、下溢问题，需要不断地人工介入来调整中间参数。该文提出了一种新的能消除上、下溢问题的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ改进算法。该算法不但摆脱了人工介入，保证了计算的精度，而且不会带来过大的计算和存储要求，实验结果表明了这种新算法的有效性。