Приведены результаты разработки эффективных алгоритмов потокового распознавания речи с помощью стохастических моделей, основанных на использовании скрытых марковских моделях. В статье приводятся основные теоретические сведения для скрытой марковской модели дискретной системы, выделяются параметры, необходимые для ее определения, также рассмотрены три основные задачи, которые должны быть решены для успешного применения скрытой марковской модели в системах распознавания речи. Приводятся алгоритмы метода Баума–Велша, направленного на уточнение параметров модели и метода Витерби, подбора наиболее вероятной последовательности состояний системы. Эти два метода реализованы в среде графического программирования LabVIEW в виде программных модулей, реализующих построение скрытых марковских моделей отдельных слов с использованием метода Баума–Велша и распознавание этих слов на основе метода Витерби. Предполагается использование данных модулей для реализации потоковой фильтрации аудиоконтента в цифровых системах связи.