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传统NAP，投影矩阵的训练需要繁杂的参数调整和大量的标注语料，投影后不能彻底去除干扰信息且会造成一定的信息损失。为此，该文提出一种DWNAP算法，首先通过统计各语种训练语音协方差矩阵的特征值离散度，对干扰源进行量化估计，利用规整的估计值作为各语种的区分性权重参与投影矩阵的训练。汉日英三种语言的测试结果表明，相对于传统NAP提出的DWNAP有效地提高了系统识别性能，EER相对降低了7．51％。