摘要：隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）技术是语音识别中应用较为成功的算法，但它的缺点影响了其精度、速度、硬件实现和推广应用。神经网络（ＮＮ）具有并行性、强的分类能力和易于硬件实现等优点。将ＮＮ与ＨＭＭ相结合构成混合网络，能克服ＨＭＭ与ＮＮ的缺点，保留双方的优点。本文详细评述了目前在语音识别中应用的由ＨＭＭ和ＮＮ构成的四种混合网络。通过对其结构、识别性能和特点的分析，可以看出ＨＭＭ和ＮＮ构成的混合网的性能明显优于

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