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本文介绍了针对汉语单音节验证的分类器.与以往的方法相比较本文作了两项改进:一是按照汉字的发音特点和声学特征来构造识别器中的填充模型;二是结合HMM的统计特性和神经元网络(NN)的分类能力来对假想命中进行验证,NN的输入不是传统的特征矢量,而是一系列HMM的输出概率和模型驻留时间.实验表明,新方法比两个基准模型分别有15.2%和19.2%的提高.