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大词汇量连续语音识别系统中,为了进一步增强网络的鲁棒性、提升深度置信网络的识别准确率,提出一种基于区分性和ODLR自适应瓶颈深度置信网络的特征提取方法。该方法首先使用鲁棒性较强的瓶颈深度置信网络进行初步特征提取,进而进行区分性训练,使网络的区分性更强、识别准确率更高,在此基础上引入说话人自适应技术对网络进行调整,提高模型的鲁棒性。利用提出的声学特征在多个噪声较强、主题风格较为随意的多个公共连续语音数据库上进行了测试,识别结果取得了22.2%的提升。实验结果表明所提出的特征提取方法有效性。