本文提出了一种基于前馈神经网络的新方法，以优化置信度，从而改进了普通话关键词识别系统。 关键字发现是检测输入语音中关键字的预定义列表的出现，而置信度是关键字发现验证阶段中的关键部分。 后置置信度已被广泛使用，并被证明是有效的。 在先前的一些工作中，已经提出了后置置信度的优化，它可以将电话级置信度线性地转换为单词级置信度。 在此基础上，我们提出了一种基于神经网络的非线性变换方法。 此外，提出了一种稀疏的激活和反向传播策略，以使该方法可行并快速工作。 在实验中，将所提出的方法与其他两种先前的方法进行
