语音识别将语音数据转换成文本序列，是人机语音交互的主要组成部分。语音识别技术从最初的孤立数字识别发展到现阶段的非特定人、大词汇量连续语音识别。语音识别包括三种模型，分别为声学模型、发音模型和语言模型。发音模型对提高自动语音识别系统识别率的影响显著，所以研究发音模型是很重要的任务。因此本文以研究发音建模方法为目的，并专门就发音模型在维吾尔语自然口音连续语音识别系统中的应用方面做了探索和实验。本文的主要工作如下：1)研究了维吾尔语自然口语中发生的发音变异现象，归纳出造成发音变异的因素，并且建立了一个小规模的自然口音语料库，并按照语音语料库标注规范进行标注。2)研究了基于条件随机的维吾尔语自然口音发音预测模型。本文首先建立了1.3万个词汇的维吾尔语多发音词典，该词典包含每一个词的标准发音和发生变异的发音，并且在本文设计的特征模板的基础上建立了基于条件随机场的维吾尔语发音预测模型。最后对维吾尔语发音预测模型在测试集上进行发音预测实验。3)研究了维吾尔语发音预测模型在维吾尔语自然口音连续语音识别系统中的性能。本文采用维吾尔语多发音预测模型对维吾尔语6万个词进行发音建模，并且在自然口语语音库进行识别实验，从实验结果中可以看出，本文提出的维吾尔语发音建模方法有助于提高维吾尔语自然口语语音识别系统的识别率。