为解决公共语音识别引擎无法准确识别林业领域结构化词汇的问题,提出了一种基于汉字字音特征分层迭代求精的语音输入纠错算法,针对林业领域内信息的结构化特点、属性取值特定且没有上下文的特点,通过研究汉字的读音,以及对公共语音识别引擎识别出错误结果集合中各元素的韵母、声母和字数与林业领域内具有代表性的489个结构化树种名词汇之间的关联分析,设计出有针对性的三套编码规则。为提高匹配过程的速度,本文应用迭代匹配的算法,不仅能做到快速匹配,节省时间,而且保证了匹配的准确度。经过对三套编码规则进行迭代匹配实验结果分析比对,筛选出第三代字音编码及字数编码及其匹配算法,实验结果最好,匹配准确度最高,能够有效提高林业领域内结构化树种名词汇录入准确度以及录入效率。因此,选择该套组编码以及算法做扩大规模实验分析,将实验数据规模扩大到6661个树种名词汇数据中,其基本涵盖所有结构化树种名词汇。大规模匹配实验结果表明,通过该套组编码以及算法,优化识别出匹配到树种名的实验结果要优于未优化的结果,达到本文研究目的。因此,证明该套组编码以及算法的可行性与有效性。