本文研究了多语种机器翻译模型和大型语言模型在噪声输入下的稳健性，发现新模型在处理噪声时表现更佳。通过源文本校正技术和噪声条件器，提升了模型的纠错能力和鲁棒性。实验表明，使用大型语言模型可改善自动语音识别系统的转录准确性，但仍面临挑战。