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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%。