合成分析模型（synthetic analysis model），文学-语言文字-心理语言学-语言理解-音段知觉，以内部前馈模型为基础，以预测编码驱动的知觉模型。在20世纪50年代提出和讨论。其特征是采用“假设与测试”的方法，由少量的信号触发关于知觉目标表征的内部假设，假设被编码或者合成，形成可与输入信号比较的形式。K.N.史蒂文斯（Kenneth Noble Stevens，美国，1924～2013）最早将其用于言语知觉研究，提出了言语知觉的合成分析模型。该模型认为，在言语知觉过程中，说话人会根据内在规则和对输入信号的初步分析结果，事先合成一个预期的模式，然后将合成的模式与输入信号进行比较。如果两者之间不匹配，则对预期模式进行修改直到相互匹配为止。合成分析的观点很容易在计算机模拟中实现，其模型结构如下图所示。合成分析模型结构图在这一模型中，听觉信号在听觉系统外周进行初步加工。加工结果被传递到主控制单元（A），和前文的语境限制一起得到加工，并得出抽象表征。加工得到的抽象表征与短时存储的听觉信号进行比较（B）。当两者不匹配时，开始新一轮的循环直至匹配。