混合模型通过结合不同方法的优势，例如传统的统计方法和现代神经网络，来弥补各自的局限性，从而增强语音识别系统。例如，一种常见的混合方法是将隐马尔可夫模型 (HMM) 与深度神经网络 (DNN) 集成。HMM 擅长对时间序列建模（例如语音中音素的进展），而 DNN 则擅长从原始音频数据中学习复杂模式。通过将这些结合起来，系统可以利用 HMM 处理语音单元之间的时间对齐转换，并利用 DNN 将声学特征映射到语音概率。与单独使用任何一种方法相比，这种组合通常能带来更高的准确性和鲁棒性。
混合模型的一个实际优势是它们能够处理语音数据中的变异性。例如，混合系统中的 DNN 可以从原始音频中学习不受噪声影响的特征，从而提高在嘈杂环境中的性能。同时，HMM 提供了一个概率框架来建模词语或音素的序列，这有助于在不同话语中保持上下文。一个具体的例子是在像 Kaldi 这样的开源工具包中混合模型的使用，其中高斯混合模型 (GMM) 和 HMM 与 DNN 配对使用。GMM-HMM 组件负责对齐和解码，而 DNN 则改进声学建模。这种设置减少了由训练数据未对齐或发音模糊导致的错误，因为 HMM 确保了时间一致性，而 DNN 改进了特征区分。
对于开发者而言，混合模型在部署和优化方面提供了灵活性。系统可以设计成使用轻量级的基于 HMM 的解码器进行实时处理，同时利用 DNN 进行离线任务，如声学模型训练。像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的工具允许将神经网络集成到现有的 HMM 管道中，而无需完全重写。此外，混合模型可以通过使用 HMM 引导对齐，然后再使用 DNN 进行微调的方式，在有限的标注数据下进行训练。这对于资源贫乏的语言尤其有用。通过平衡计算效率（来自 HMM）和表示能力（来自 DNN），混合模型提供了一条实用的途径来构建准确、适应性强的语音识别系统，同时不牺牲可扩展性。