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nself-[6-7].Fromtheviewpointofmeasuring,fractaldimensionisextendedfromintegertofraction,breakingthelimitofthegeneraltopologysetdimensionbeingintegerFractaldimension,fractionmostly,,eg.,similardimension,Hausdoffdimension,inforationdimension,correlation13/19:.....imension,box-c.,where,Hausdoffdimensionisoldestandalsomostimportant,foranysets,itisdefinedas[3].Where,M￡(F)denoteshowmanyunit￡,theBox-Countingdimension(DB)of,F,isobtainedbypartitioningtheplanewithsquaresgridsofside￡,andthenumberofsquaresthatintersecttheplane(N(￡))andisdefinedas[8].mandword“Forward”,wemixbothtobethefeaturesignal,thatis,fractaldimensiondenotestheself2similarity,periodicityandrandomnessofspeechtimewaveshape,meanwhilefeatureisgoodforspeechqualityandhighonidentification14/19:.....DuetoANN′snonlinearity,self-adaptability,robustandself-learningsuchobviousadvantages,,thereforetimeregularizationiscarriedouttothefeatureparameterbeforework[9].Inourexperiments,andfractaldimensionofeachsampleareneedtogetthroughthenetworkoftimeregularizationseparately,is4-framedata(1,2,3,4,eachframeparameteris14-D),15/19:......fractaldimensionisregularizedtobe12-framedata(FD1,FD2,…,FD12,eachframeparameteris1-D),sothatthefeaturevectorofeachsamplehas4*14+1*12=68-D,theorderis,,,:......ahand-heldPDA(Myers,2000)toidentifywordsthatarereadaloudorspokenintoanysound-%accuracywithallwordsthatareintelligiblyspokenbyanypersonregardlessofvocabularysize,backgroundnoise,orspeakervariables(CSLU,2002).However,uracylevelforalargevocabularyunitofspeech(.,thesentence)remainslessthan90%.Dragon'sNaturallySpeakingorIBM'sViaVoice,forexample,uracyofonly60%to80%,ent,backgroundnoise,typeofutterance,etc.(Ehsani&Knodt,1998).MoreexpensivesystemsthatarereportedtooutperformthesetwoareSubarashii(Bernstein,etal.,1999),EduSpeak(Franco,etal.,2001),Phonepass(Hinks,2001),ISLEProject(Menzel,etal.,2001)andRAD(CSLU,2003).,bothimplementedandproposed,theHiddenMarkovModel(HMM)isoneofthemostdominantalgorithmsandhasproventobeaneffectivemethodofdealingwithlargeunitsofspeech(Ehsani&Knodt,1998).DetaileddescriptionsofhowtheHHMmodelworksgobeyondthescopeofthispaperandcanbefoundinanytextconcernedwithlanguageprocessing;amongthebestareJurafsky17/19:......&Martin(2000)andHosom,Cole,andFanty(2003).Putsimply,putestheprobablematchbetweentheinputitreceivesandphonemescontainedinadatabaseofhundredsofnativespeakerrecordings(Hinks,2003,).Thatis,aspeechrecognizerbasedputeshowclosethephonemesofaspokeninputaretoacorrespondingmodel,;lowlikelihoodrepresentspoorpronunciation(a,etal.,1991).monlyusedforsuchpurposesasbusinessessibility,itsmarketpresenceforlanguagelearninghasincreaseddramaticallyinrecentyears(Aist,1999;Eskenazi,1999;Hinks,2003).EarlyASR-basedsoftwareprogramsadoptedtemplate-basedrecognitionsystemswhichperformpatternmatchingusingdynamicprogrammingorothertimenormalizationtechniques(Dalby&Kewley-Port,1999).TheseprogramsincludeTalktoMe(Auralog,1995),theTellMeMoreSeries(Auralog,2000),Triple-PlayPlus(Mackey&Choi,1998),NewDynamicEnglish(DynEd,1997),EnglishDiscover