A method of a continuous speech recognition system is given for discriminatively training hidden Markov for a system recognition vocabulary. An input word phrase is converted into a sequence of representative frames. A correct state sequence alignment with the sequence of representative frames is determined, the correct state sequence alignment corresponding to models of words in the input word phrase. A plurality of incorrect recognition hypotheses is determined representing words in the recognition vocabulary that do not correspond to the input word phrase, each hypothesis being a state sequence based on the word models in the acoustic model database. A correct segment of the correct word model state sequence alignment is selected for discriminative training. A frame segment of frames in the sequence of representative frames is determined that corresponds to the correct segment. An incorrect segment of a state sequence in an incorrect recognition hypothesis is selected, the incorrect segment corresponding to the frame segment. A discriminative adjustment is performed on selected states in the correct segment and the corresponding states in the incorrect segment.

Un metodo di un sistema continuo di riconoscimento della parola è dato per discriminatively l'addestramento del Markov nascosto per un vocabolario di riconoscimento del sistema. Una frase di parola di entrata è convertita in sequenza dei telai rappresentativi. Un corretto dichiara l'allineamento di sequenza con la sequenza dei telai rappresentativi è determinato, il corretto dichiara l'allineamento di sequenza che corrisponde ai modelli delle parole nella frase di parola di entrata. Una pluralità di ipotesi errate di riconoscimento è determinata che rappresenta le parole nel vocabolario che non corrispondono alla frase di parola di entrata, ogni ipotesi di riconoscimento che è una sequenza di dichiarare basata sui modelli di parola nella base di dati di modello acustica. Un segmento corretto del modello corretto di parola dichiara l'allineamento di sequenza è selezionato per addestramento discriminative. Un segmento della struttura dei telai nella sequenza dei telai rappresentativi è determinato che corrisponde al segmento corretto. Un segmento errato di una sequenza di dichiarare in un'ipotesi errata di riconoscimento è selezionato, il segmento errato che corrisponde al segmento della struttura. Una registrazione discriminative è realizzata sul selezionato su dichiara nel segmento corretto e corrispondere dichiara nel segmento errato.