今天的语音识别正处于由实验室技术走向实用化、产品化的关键时期.然而,现有的绝大数语音识别系统在噪声环境中的性能都不可避免地急剧下降.环境噪声已经成为语音识别技术商品化的一个主要障碍.因此在语音识别技术逐渐走向实用化的过程中,噪声语音识别日益成为一个重要的研究领域.遗憾的是,由于噪 声语音识别问题本身的复杂性,至今还没有一种方法可以圆满地解决这一问题,本文拟从模型补偿方面,对噪声环境下的孤立词语音识别进行一些探索.本文重点研究了一个噪声环境下的语音识别算法-并行模型组合方法(PMC),详细论述了其原理以及在噪声环境下的语音识别中应用.实验中,我们使用汉语的数字语音,分别在三种不同噪声不同信噪比条件下对这一方法进行了识别率测试,结果显示,该方法有着令人振奋的识别效果.