本文主要研究农产品市场信息采集作业环境中的语音识别噪声鲁棒性问题，针对当前缺乏面向农产品市场信息采集领域的语音识别引擎，而通用领域的识别算法又不适合解决上述问题，分析环境的噪声特点，面向非特定人和中小规模词汇量的连续汉语普通话识别，训练声学模型，研究适用于该环境下的语音识别鲁棒性方法。

本书介绍了在农业产品信息采集领域开展语音识别鲁棒性研究的基础、原理、方法和应用，以及该研究领域近年来取得的一些研究成果和技术。全书共分12章，包括基于HMM的语音识别、手持设备的资源约束及语音识别应用部署、支持向量机的语音识别模型研究等内容。