：为了使应力变异在顽健语音识别系统中能够达到较好的识别效果，研究了基于隐马 尔可夫模型(HMM)的自适应技术，提出了将最大后验概率(MAP)和最大似然回归方法(MLLR)用 于应力变异语音的自适应中。实验结果表明，与基本系统相比，两种方法均有效地提高系统识别 率。以SD为初始模型的最大后验概率方法在150个训练样本时识别效果最好，可以达到90．4％ 。-: In order to stress variation in the robustness of speech recogni

介绍了一种基于词网的最大似然线性回归无监督自适应算法，并进行了改进。根据解码得到的词网估计变换参数，词网的潜在误识率远小于识别结果，因此可以使参数估计更为准确。传统的一个很大缺点是计算量极大，较难实用，对此本文提出了两个改进技术：1利用后验概率压缩词网；2利用单词的时间信息限制状态统计量的计算范围。实验测定,误识率比传统相对下降了。-Introduced the term network based maximum likelihood linear regression unsupervise