脉冲响应（IR）是一个传递函数,描述声音从源点传播到接收点的关系。由于真实环境不可枚举,录制真实IR成本高,故IR生成器的主要任务是人工合成房间脉冲响应,具有低成本,快速,大量的优势。IR生成器可应用于语音研究任务的数据扩充,室内声学模拟等。目前,主流IR生成器基于几何模型,但其假设声音以射线形式传播,忽略了声音的波动特性,并且难以模拟复杂声学环境,导致模拟与真实之间始终存在差距。本文基于统计室内声学,提出一种浅层的、稳定的、健壮的,基于变分自动编码器（VAE）的RIR生成器。相较几何模型,RIR-VAE生成器无需预设房间尺寸,环境参数等,可以实现随机合成RIR。为提升RIR-VAE合成可控性,将无监督模型扩展到RIR-CAVE,将RIR描述为一组声学参数（、DRR、EDT、CTE）,将其作为条件控制IR合成,并对比声学参数真值与合成IR的声学参数标签,验证了条件的有效性,RIR-CAVE与RIR-VAE形成互补。本文通过将合成IR应用于远场关键词识别任务、远场语音识别任务,对数据集进行数据扩充,验证合成IR的质量。理论上,扩充房间IR即丰富了远场信息,可以提升模型的识别能力。在基于Libri Speech数据集的远场语音识别实验中,VAE合成IR在测试集准确率为86.4%,词错误率为13.22,相较几何模型测试集准确率79.6%,词错误率21.74表现更佳。实验显示,VAE相较GAS对真实房间环境建模更真实,健壮性更强,但在合成IR质量上有待提升,通过VAE对远场语音识别模型进行数据扩充能有效提高模型对真实环境的泛化能力。本文将基于条件变分自动编码器的RIR生成器应用于智能家居设备的远场语音识别模型优化问题,实现完整应用流程。当智能家居设备处于陌生环境时,其远场语音识别模型可能不适用于当前房间的声学环境,故进行模型优化,扩充当前环境远场信息。本文基于CNN模型对远场音频进行多个声学参数的盲估计,并通过SMOTE算法对声学参数标签进行数据扩充,再使用本文RIRCVAE生成器合成该房间的IR,对智能家居设备的远场语音识别模型进行优化,使其适应当前房间的声学环境。