LLR 通常指 log-likelihood ratio(对数似然比):在统计学与机器学习中,用来比较两种假设/模型对同一数据的支持程度的量。常用于检验、分类、信息提取与语音识别等场景。(在不同领域里也可能有其他含义,如某些机构/术语缩写。)
/ˌɛl ɛl ˈɑːr/
The classifier uses the LLR to decide between two labels.
分类器使用对数似然比(LLR)在两个标签之间做决定。
In speaker verification, an LLR score compares how likely the audio is under the target-speaker model versus an impostor model.
在说话人验证中,LLR 分数用于比较一段音频在“目标说话人模型”下的可能性与在“冒充者模型”下的可能性。
LLR 是由短语 log-likelihood ratio 的首字母缩写而来:log-(对数)+ likelihood(似然)+ ratio(比值)。之所以常用对数形式,是因为便于计算、数值更稳定,也更容易把乘法关系转化为加法。