本文提出了一种新策略，通过大型语言模型生成目标领域文本，并结合可控语音合成模型，显著提高自适应语音识别系统的性能。实验结果表明，该方法在未知领域的词错误率降低了28%，同时源领域性能保持不变。此外，研究探讨了上下文机制和深度学习模型在提升语音识别准确性方面的应用。