本研究提出了一种新颖的特征适应框架，旨在改善深度神经网络在大面积水印去除中的不足。通过融合水印下的背景信息与图像修复模型的特征，该模型显著提升了去水印效果，降低了对水印遮罩质量的敏感性。

本文提出了一种统一说话人自适应方法，基于特征适应和模型适应，能够在Librispeech数据集上降低词错误率，并具有低资源适应性能。