本文提出了一种新的用于片上的语音识别多级搜索算法 .该算法以连续隐含马尔可夫模型 (ContinuousDensityHMM ,CDHMM)为基本识别框架 .在保证识别率基本不变的前提下 ,大大降低了片内存储空间的占用量 ,减少了识别搜索时间 .在第二级识别候选词条的选取准则上 ,提出一种基于置信度的选择方法 ,更进一步改善了识别速度 ,增强了识别的稳健性 .在 2 0 0个语音命令的识别任务下 ,系统的识别率为 98.83% .而当识别词条增加到 6 0 0条时 ,该算法也具有良好的识别性能 .