写一篇关于“K-means, 房间冲击响应, 混响, 模型补偿”的摘要：
封闭环境中远距离语音识别会受到混响效果的影响,从而降低语音识别率.混响建模(reverberationmodelingforspeechrecognition,REMOS)是一种在模型域进行混响补偿的新方法,该方法在已知声源位置的情况下能有效提升远距离语音识别精度.但在实际应用中,往往难以预测声源的位置.利用最大后验概率的原理,基于对房间不同区域进行有区别补偿的思想,在按帧的隐马尔可夫模型(hiddenMarkovmodel,HMM)补偿的基础上,提出一种在封闭环境中新的模型补偿方法.该方法利用K均值聚类K-means算法对房间冲击响应(roomimpulseresponse,RIR)的优化集进行聚类,对所属相同类的混响模型进行合并处理,再把合并后的混响模型载入维特比算法中,对清晰语音的HMM模型进行按帧补偿.最后采用后验概率方法选择最佳补偿,使得模型域的混响补偿能最接近精确补偿.实验证明,该方法能进一步提升远距离语音识别的精度.