Cette dernière approche consiste à ``filtrer'' la parole bruitée afin de pouvoir la reconnaître en utilisant un système entraîné sur de la parole propre. Dans ce but, nous avons développé une méthode permettant de projeter un espace de parole bruitée sur un espace de parole propre. Un vecteur de parole peut s'exprimer dans un espace comme une combinaison linéaire des vecteurs d'une base de cet espace. Notre formalisme suppose que les distances relatives entre vecteurs de parole sont indépendantes de l'espace. Sous cette hypothèse, la transformation d'un vecteur d'un espace vers un autre s'effectue en transformant uniquement la base de l'espace. La transformation consiste donc à rechercher une correspondance entre les vecteurs constituant les différentes bases. Les éléments d'une base correspondent aux phonèmes issus d'un corpus d'adaptation de taille réduite. Le corpus d'adaptation étant étiqueté phonétiquement, il est possible d'obtenir directement une correspondance entre les éléments issus d'une version propre et d'une version bruitée du corpus d'adaptation. Cette méthode a été évaluée sur une application de reconnaissance de mots isolés, et a été comparé avec la combinaison de modèles.