Cikkünkben a folyamatos beszéd szupraszegmentális jegyeken alapuló, szószint szegmentálási lehetőségeit vizsgáljuk statisztikai megközelítésben, rejtett Markov modellek használatával. A szószint szegmentálás a folyamatos gépi beszédfelismerés robosztusságát növelheti zajos körülmények között, illetve csökkentheti a keresési teret a dekódolás folyamán. Rendszerünk az alapfrekvencia és az energiaszint értékeit veszi figyelembe, az időtartamok pontos mérése ugyanis felismerési feladatban nehezen kivitelezhető. A rendszert kötött hangsúlyú nyelvekre dolgoztuk ki, és a magyar mellett finn nyelvre is adaptáltuk, illetve vizsgáltuk kétnyelv rendszerek teljesítményét is, amely a mködés hatékonyságát növelte. A statisztikai alapú szegmentáló eredményeit összehasonlítottuk korábbi, szabálybázisú eredményeinkkel, a magyar, illetve a finn nyelv szegmentálási lehetőségeit számos paraméter függvényében vizsgáltuk. Megállapíthatjuk, hogy kísérleteink alapján a kötött hangsúlyú nyelvek esetén a beszéd szószint tagolása megbízhatóan megvalósítható, ami biztató kilátásokat jelent a kidolgozott rendszer beszédfelismerőbe integrálására vonatkozóan
