Een 'bottom-up' fonetische HMM herkenner zal gecombineerd worden met een 'long-span' voorbeeldgebaseerde herkenner, teneinde een betere performantie te kunnen halen dan met een traditionele HMM herkenner. Vernieuwend is de manier waarop fonetische transcripties die aanwezig zijn in de foneemgrafen van trainingsdata zullen worden aangewend om alternatieve uitspraken van woorden en uitdrukkingen aan te leren en in het lexicon op te nemen. Daarenboven worden in de voorbeeldgebaseerde herkenner enkel die templates geactiveerd die ook voorkomen in een van die uitspraakvarianten.