本文研究了自动语音识别（ASR）模型在对抗性噪声下的鲁棒性，提出了 Cleancoder 预处理架构和噪声感知训练框架，以提高模型在嘈杂环境中的识别性能。研究表明，通过小幅度输入扰动，模型精度显著降低，但采用自适应方法后，词错误率显著下降。