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本文在统一的框架下描述了隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）用于语音识别时的各种形式，包括离散ＨＭＭ、连续混合密度ＨＭＭ、半连续ＨＭＭ和最大分量连续ＨＭＭ等，指出各种模型均是统一形式下的导出形式。文中就离散ＨＭＭ、连续混合密度ＨＭＭ和最大分量连续ＨＭＭ在非特定人全音节汉语语音识别中的应用，从识别率和复杂度两方面进行了性能比较。为提高最大分量连续ＨＭＭ的识别性能；提出了一种修正的训练算法。