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经典隐马尔可夫模型用于语音识别存在的两个主要缺陷是“离散状态假设”和“独立分布假设”。前者忽略了语音信号的非平稳性，后者忽略了语音信号的相关性。文章将混合因子分析方法用于语音建模，提出了基于混合因子分析的隐马尔可夫模型框架，并用动态贝叶斯网络形象地表示。该模型框架不仅从理论上解决了上述问题．而且给出许多语音建模的选择。目前广泛使用的统计声学模型均可视为该模型的特例。