摘要：为快速生成高质量混淆网络，该文提出一种最大后验弧主导的快速生成算法。它只需遍历一遍Lattice，具有线性时间复杂度。采用K—L散度（Kullback—Leibler Divergence，KLD）来度量弧标号之间的发音相似性，改善了混淆网络生成中弧对齐的准确性。实验结果显示，所提算法在生成速度上和Xue的快速算法是可比的，而生成质量更好。通过采用KLD作为弧标号相似性测度，生成混淆网络的质量得到了进一步提高。

关键词：语音识别 混淆网络 lattice 混淆网络生成 

单位：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 哈尔滨150001