摘要：由于陸空通話特殊的語法結構與發音,通用語音識別聲學模型不適用于陸空通話的聲學建模。提出一種基于深度學習的民航陸空通話聲學模型構建方法。基于建立的陸空通話語料庫數據,利用DNN-HMM模型對陸空通話語音特征進行聲學建模,并通過語音特征增強方法提高模型輸入特征的魯棒性。通過實驗對比分析不同語音特征、特征維數和連接幀數對陸空通話聲學模型的影響。實驗結果表明,提出的基于DNNHMM的陸空通話聲學模型可使音素錯誤率降低至5.62%。