总的概率输出即为各分量的加权和：
式中：s表示当前状态;M为混合分量数;u，Σ ，c分别为各混合分量的均值矢量、协方差矩阵和混合分量系数。
该算法利用Viterbi译码的过程进行帧同步的搜索，易于实时实现，也容易纳入语法信息。考虑到系统的实时实现性，本技术方案采用Viterbi译码作为系统的搜索算法。
5 试验结果
在汉语全音节与词组混合的语音识别任务中，得到的初步实验结果为：PC微机浮点算法条件下正确覆盖率不低于98%，定点算法的正确覆盖率不低于97%。DSP嵌入系统定点条件下正确覆盖率不低于96%。系统的响应时间满足实时识别的要求。通过测试组严格的检查及抽样测试，证明上述结果真实可靠，该输入法基本达到实用化要求。
6 结语
语音汉字输入技术的研发是具有重大经济和社会意义的课题，该项目采用孤立语音的全音节和词组的混合识别模式，使用连续概率分布非特定人的声学模型，并辅以多候选的人机交互方式，较好地实现了在移动(便携式)电子设备上资源有限的条件下方便快捷的汉字语音输入。
