本文描述了一种具有时间紧缩算法的汉语连续字识别系统。在文献[1]工作的基础上

改进了端点检测和字串分割的方法

并利用汉语语音短时平均零交叉率的统计特性

对被识别字的时宽实行紧缩处理。实验结果表明

经过这种处理之后

不仅使参考模式与试验模式的时间模型得到基本对准;而且平均紧缩率可达64％

为减少模式特征参数的计算量和存储量

实现大词汇表识别

提供了有利条件。实验还表明

通过上述处理

识别率仍可达到94％左右。