Cette année, nous avons intégré différentes approches pour construire un système de reconnaissance de parole continue. L'architecture est la suivante : un premier niveau réalise une segmentation et une identification en grandes classes phonétiques à l'aide d'un modèle de Markov du deuxième ordre. Ensuite, grâce à des connaissances phonétiques, nous calculons des indices et des traits acoustiques en fonction de la classe phonétique précédemment reconnue. Enfin, à partir de ces indices, un perceptron multi-couches réalise l'identification finale.