Неиерархические системы избегают неэффективности, позволяя компонентам применять в наиболее эффективном порядке сложные межкомпонентные связи. Каждый компонент нужно обеспечить средствами, чтобы запрашивать и получить информацию из других компонентов или начинать определенную обработку в другом компоненте. Это требует специальных каналов связи между компонентами в системе. Разработка адекватной системы управления для такой модели невозможна, т.к. должна предусматривать все возможные потоки управления в стадии проекта. Практически, реальные неиерархические модели для СПР были ограничены однородными представлениями из ИЗ и одиночной глобальной структурой данных, как в (blackboard systems) рабочих системах.
Стратегии Обработки
Различные стратегии обработки использовались в разных структурах СПР, чтобы сократить вычисление, требуемое для успешного анализа. И иерархические и неиерархические системы могут работать со способами управления данными как снизу-вверх, так и сверху-вниз при использовании знания, чтобы создать гипотезы относительно ввода. Однако, самые современные СПР используют способ снизу-вверх из-за довольно слабого предсказания речи на основе ИЗ. Аналогично, СПР может исследовать пространство, определяя его глубину и ширину. Большинство систем оперирует с шириной пространства из-за сомнительного или ошибочного характера многих гипотез, но использует подсчитывающие методы, чтобы сохранить размер активного исследуемого пространства. Одна из таких методик, подсчитывающая неудачи, которая включает измерение совокупности множества индивидуальных слов-кандидатов в соотношении с теоретической верхней границей и обработку гипотезы, гарантирует, что СПР найдет наиболее полную подсчитывающую гипотезу для первого высказывания. Однако это не гарантирует, что наиболее привлекательная гипотеза является правильной; эффективность компонентов, которые способствуют порождению гипотез слова, все еще является определяющим фактором в полном представлении системы. Этим оценкам должны отвечать все компоненты, и они должны отражать различные добавления каждого ИЗ. Однако, значение, которое должно быть присоединено к любому ИЗ, должно измениться в соответствии с контекстом. Например, при распознавании безударного и фонетически редуцированного предлога, синтаксический анализ должен чаще обращаться к акустическому анализу, чем при распознавании ударного слога. Кроме того, исследования должны быть оценены с помощью времени. Хотя некоторые схемы оценки, которые использовались в готовых СПР, улучшают эффективность, это связано или по теоретическим причинам, с подсчитывающей методикой, например, подсчитывающей неудачи, или, потому что они были разработаны на основе испытаний и ошибок и оценивались исключительно по эффективности, связанной со временем выполнения, например механизм фокуса внимания в рабочей системе HEARSAY-11.
Анализ речевого сигнала может проходить слева направо через линейный сигнал или из середины островов большей акустической надежности в обоих направлениях. Подход, использующий острова надежности, имеет преимущество в принятии свободных от ошибок фонетических данных за начальную отметку за счет более сложной структуры управления и организации системы, как в HWIM. По-видимому слушатели обращают большее внимание на ударные слоги, которые вообще более ясно произносятся, и следовательно более легко анализируются фонетически. Кроме того, фонологическая структура английского словаря вынуждена быть составленной таким способом, при котором каждое слово может быть получено даже при грубом фонетическом анализе структуры слога вместе с детальным анализом ударного слога. Следовательно, подход, использующий острова надежности по существу правилен, хотя и был бы более эффективен, если обработка началась в ударных слогах.
Текущие Тенденции
Начиная с проекта ARPA в 70-ых имел место период в исследовании речевого понимания, скорее ориентированный на проблемы, чем на построение систем. Многие из этих исследований сосредоточились на акустическо-фонетическом преобразование в результате новых доказательств, показывающих информационное богатство акустического сигнала. Сейчас же возобновлен интерес к построению полных систем, включающий исследования, касающиеся структуры системы. Однако, большинство развивающихся систем, основанных на знаниях, ограничено скорее распознаванием непрерывной речи, чем пониманием. Усовершенствования в акустическо-фонетическом анализе предполагают, чтобы верхние уровни анализа не были определяющими для распознавания непрерывной речи, вопреки преобладающему мнению во времена проекта ARPA. Но проблемы понимания, такие как способы представление знаний, остаются нерешенным.
Системы
Главные СПР, разработанные в проекте ARPA, были HARPY, HWIM, HTEARSAY-11, и SRI/SDC. HARPY оказался наиболее близким по критерию эффективности, определенном для проекта. Однако, структура HARPY требовала составления всего ИЗ в одну конечную сеть, так что язык, воспринимаемый системой был более ограничен, чем в других системах. Система HEARSAY-11 была создана как промышленная система. Несколько СПР были разработаны для Европейских языков, таких как KEAL и MYRTILLE-11 для Французского языка и EVAR для немецкого. Однако, эти системы не превзошли системы ARPA по эффективности или проекту. Так же была создана автоматическая система бронирования места на авиалинии, которая включает непрерывное понимание речи. Эта система, разработанная в Лабораториях Bell, отвечает на телефон, чтобы установить соответствующую бронь. Она использует метод сопоставления целового слова с шаблоном, чтобы распознать слова из словаря, насчитывающего 127 слов.