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隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）由于较好地描述了语音的特性，在语音识别的研究中占主导地位，基于ＨＭＭ的识别算法也因取得了较好的识别效果而得到广泛应用．但其仅仅依靠语音信号的声学模型来进行识别处理，因此存在着不能利用语言的非声学知识进行识别的固有缺陷．该文提出的新方法将基于Ｎ元文法（Ｎ－ｇｒａｍ）的统计语言模型应用于汉语语音识别，推导了模型多数的估值公式，并给出了模型的训练和识别算法．初步实验表明：引入统计语言模型有利于降低识别难度和改善语音识别性能．