语音识别技术的研究集中在前端处理技术研究、声学建模技术研究、语言建模技术研究、声学解码后处理研究四个方面,本文主要结合词激活力含有丰富的语义信息,以及词激活力含有长距离语义信息的特点,围绕在语言建模技术与声学解码后处处理应用词激活力展开,论文的主要创新与研究工作开展如下：1.研究词激活力信息对语言模型的平滑与建模。通过使用词激活力的语义信息,构造高维词与词之间组合关系,提出一种对语言模型进行平滑的方法。与传统的回退平滑不同该方法更好的使用了语义信息,效果显著。研究利用词激活力的长距离依赖信息构造长距离语言模型,实验表明能更好的对文本建模。2.提出了一种基于词激活力的lattice重打分算法。使用词激活力的近距离的语义信息与长距离依赖信息,对lattice进行重打分,实验表明语法语义信息的引入对后处理有明显帮助,能够帮助lattice解码过程中更好的淘汰无关候选词,效果显著。本文具体的提出了三种合理应用上述信息的重打分实现方法。