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在话音辨识系统的实际应用中，导致系统识别率下降的根本原因是噪声的影响，它使得测试与训练条件不一致。本文针对实际环境中常见的加性背景噪声，提出了利用加入不同类型、不同信噪比噪声的含噪语音进行训练说话人的模型，每个说话人具有多个模板。实验结果表明，这种方法能够有效的提高系统的鲁棒性。文中还讨论了距离加权方法在话者识别中的应用。