非母语口音、少数民族语口音是汉语普通话连续语音识别应用中必须面对的问题。论文以纳西语口音为实例,研究如何利用民族语口音的发音变异规律,在低成本和易于扩展的前提下,实现由标准普通话识别器到民族语口音普通话识别器的变换。论文的主要工作包括:(1)基于HTK平台,用863标准普通话语音数据库训练了一个标准普通话语音识别器,以作为基线系统。(2)采用MLLR和MAP方法,实现了对民族语口音语音数据的声学模型自适应。(3)用经过声学模型自适应的语音识别器对民族语口音语音数据进行语音识别,根据识别结果计算声母、韵母和音节的混淆矩阵。(4)研究民族语口音普通话的声母、韵母和音节的变异规律,采用专家知识指导下的数据驱动方法,设计出了一种新的多发音词典生成策略,以实现用某种口音(或某说话人)的音节混淆矩阵自动构建该种口音(或该说话人)的多发音词典。(5)在有语言模型和无语言模型的条件下,用实验验证了说话人相关、口音相关发音词典的有效性。实验结果表明,在有语言模型、不考虑声调的前提下,基线系统识别纳西语口音的最好识别率为:50.26%,引入MLLR+MAP声学模型自适应后识别率提高为:80.56%。在声学模型自适应的基础上,分别引入说话人相关、口音相关发音词典,则最好识别率可分别到达:85.15%、82.59%。