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隐Ｍａｒｋｏｖ模型的参数估计问题，是ＨＭＭ在语音处理应用中的关键问题。经典的Ｂａｕｍ＿Ｗｅｌｃｈ算法是基于最陡梯度下降的局部优化算法。ＨＭＭ模型的质量取决于初始模型的设计。解决这一问题的根本方法在于使算法具有随机性。本文结合随机松弛算法（ＳＲ）的全局搜索能力和Ｂａｕｍ＿Ｗｅｌｃｈ算法的局部优化性能，提出了一种离散隐Ｍａｒｋｏｖ模型参数的全局优化算法。该算法根据ＨＭＭ的参数对Ｐ（Ｏ）／λ的不同影响，