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本文将表征维吾尔语语音特点的音位学特征引入维吾尔语语音识别声学建模中，并根据维吾尔语发音特点确定了区别于维吾尔语元音、辅音的六类音位学特征，以其为目标值训练神经网络多层感知器获取语音信号在各类音位学特征集的后验概率，并将此作为隐马尔克夫模型的输入特征进行模型训练，并与基于MFCC的声学模型进行比较．本文实验报告了组合特征下的识别结果及其改进方法．