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本文对置信度进行简单的综述，内容关于置信度定义、作用、分类介绍、评测等，试验了已存在的、常用而且有效的置信度，提出嵌入log似然比到词网格(WordLattice)来计算“后验概率”，试验结果显示经过最小确认错误算法(MVE)训练以后，其性能已经明显超过了最好的置信度—后验概率的性能，试验了不同H0模型和H1模型，也试验了存在的嵌入置信度到解码过程中的One-pass算法，提出了一种新的考虑到解码搜索时候的实时路径候选的One-pass算法，试验了存在的基于单高斯、多高斯的门限自适应方法，然后提出了一种新的使用Parzen估计进行门限自适应的方法，提出了使用多层感知器模拟非线性函数对Log似然比做非线性变换并计算置信度，置信度的性能得到了明显的提高。