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