本文通过使用发音特征将多种训练语言的音素映射到目标语言中，对多语言预训练的 wav2vec 2.0 模型进行微调，以在没有标记数据的情况下提高其对未见过的语言的识别能力，并在实验中取得了较优效果。

Sep, 2021

本文研究使用预训练模型来解决无监督语音识别中的音素和单词级别的问题。通过在 IPA 音素转写上微调预训练模型并使用语言模型进行解码，实验结果表明该方法可在某些语言上实现低于 20% 的单词错误率，8 种语言的平均错误率为 33.77%。

Oct, 2022

在这项工作中，我们将零样本语音克隆和多语言低资源语音合成的任务结合在一起。通过使用语言不可知的元学习（LAML）程序和对 TTS 编码器的修改，我们证明了一个系统可以学习在只有 5 分钟的训练数据下说一个新语言，同时保留了推断新学习语言中甚至看不到的说话者声音的能力，并提供了开源的代码和训练模型。

Oct, 2022

本文研究一种可转移的音位嵌入框架，旨在解决少样本跨语言语音合成问题。在 8 分钟以下数据提供的极少样本情况下，作者提出了包括基于音位 TTS 模型和码本模块在内的框架。通过利用音位级平均的自我监督学习特征，实现了合成语音质量的有效改进。实验证明，使用 30 秒左右数据就能够合成出可理解的说话声音。

Jun, 2022

本文研究了如何在没有任何语言学知识的情况下，以单语、多语和跨语言的方式构建从未见过的语言的电话清单，并对 13 种语言进行了交叉语言分析，发现少数普遍的电话标记可在跨语言中很好地识别，但独特的声音、类似的声音和语调语言仍然是语音清单发现的主要障碍。

Jan, 2022

使用零样本学习和多语言语言模型，该研究提出了一种只使用目标语言文本数据进行多语言语音合成（TTS）的方法，其能够成功地为只有文本资源的低资源语言开发 TTS 系统，大大拓展了 TTS 的覆盖范围并能取得高度理解度。

Jan, 2023

我们提出了一种声学增强的语言建模方法，通过使用语音单元预测中的错误积累来改善 TTS 模型的性能，通过自我监督表示来作为自回归语言模型的训练目标，并采用非自回归模型来预测包含细粒度声学细节的离散声学编解码器，以减少非自回归训练中的错误传播，客观和主观评估验证了我们提出方法的有效性。

Jun, 2024

优化两阶段跨语言迁移学习在低资源语言中的应用，通过改进音素识别和音素到字素转换模型，优化了语音识别跨语言学习过程，合并共享发音特征的音素以增强识别准确性，引入全局音素噪声生成器降低错误传播。在 CommonVoice 12.0 数据集上的实验结果表明，对于低资源语言，我们的方法显著减少了单词误差率（WER），展示了方法的有效性，对于改进低资源语言中的两阶段语音识别系统，提供了潜在的跨语言迁移学习。

Dec, 2023

该研究旨在通过跨语言知识转移和迭代伪标注的方法来提高语音识别系统对低资源语言的准确性，结果表明，使用这两种技术，可将错误率降低 35%。

May, 2023

提出一种基于国际音标的音素表示的零样本跨语言命名实体识别方法，可有效提高低资源语言的性能，并在非拉丁文脚本上表现出很强的鲁棒性。

Jun, 2024