本文通过多阶段增强方法改进阿拉伯语言障碍患者的自动语音识别性能。使用基于信号的方法生成阿拉伯语言障碍患者的语音，并通过对英语语言障碍患者语音数据进行训练以进行多语言扩充。实验结果显示，相比只针对健康数据训练的基础模型，本文方法在阿拉伯语言障碍患者的语音数据集上实现了18%的词错误率和17.2%的字符错误率的提升，并在真实的英文语言障碍患者语音数据集上实现了124%的词错误率的提升。