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一般語音辨識中，會以聲學模型來作為語音辨識的基本單位，因此要進行語音資料的訓練來求取聲學模型的參數時，就必須要先確認聲學模型的結構。以下先介紹幾個常用的名詞：

• 聲學模型（Acoustic Model，或簡稱 Model）：使用於 HMM 的一個抽象單位，通常一個聲學模型包含數個狀態。我們可以使用音節或是音素作為一個聲學模型。
• 音節（Syllables）：完整發音的單位，以中文來說，一個字元對應一個音節；以英文來說，一個詞彙可以對應到數個音節，例如 tomorrow 有三個音節。
• 音素（Phoneme）：或簡稱 Phone，是發音的最小單位，例如「大」的發音可以拆解成ㄉ和ㄚ兩個音素，但是音素的拆解並非一成不變，例如碰到滑母音，我們通常就會將一個注音符號拆成兩個音素，例如ㄞ、ㄟ、ㄠ、ㄡ等，這幾個母音在發音過程中，都會呈現連續的變化。
• Monophone：以單一音素作為一個聲學模型，例如ㄇ。
• Biphone：以連續兩個音素作為聲學模型，通常是 RCD (Right-context dependent)，例如將ㄇ出現於ㄇ-ㄚ和ㄇ-ㄧ視為兩個不同的聲學模型。
• Triphone：以連續三個音素作為聲學模型，例如將ㄨ在ㄎ+ㄨ-ㄢ及ㄍ+ㄨ-ㄤ視為兩個不同的聲學模型。

以我們常用的語音辨識系統而言，是以 biphone 為聲學模型的單位，根據由音節到Mixture的階層架構，我們可以畫出下列示意圖： 在上圖中，每一個 state 又分成三個 stream，分別是 MFCC、ΔMFCC、ΔΔMFCC，由於 MFCC 是最重要的語音特徵，因此我們使用 6 個 mixture 來對 MFCC 建模，至於 ΔMFCC 及 ΔΔMFCC，我們各用兩個 mixture 來建模。

若以辨識網路及 HMM 的觀點來看，示意圖如下：

上圖中特別註明了三種 transition:

• Type 0: Transition between syllable
• Type 1: Transition between model
• Type 2: Transition between state

一旦確認聲學模型的架構，我們就可以使用 HTK 來對大量語料抽取出聲學模型的機率參數，請見下一節的說明。

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Audio Signal Processing and Recognition (音訊處理與辨識)