应用多语言模型和自监督学习方法进行预训练和汇集可用数据来提高语音识别质量，为非洲语言建立大词汇量语音识别系统。

Aug, 2022

我们提出了第一个自我监督的多语种语音模型，该模型 exclusively 在非洲语音上进行训练。该模型利用了将近 60,000 小时的无标签语音片段，覆盖了撒哈拉以南非洲的 21 种语言和方言。在 FLEURS-102 数据集的 SSA 子集上，我们基于 HuBERT$_{base}$ (0.09B) 架构的方法显示出与 FLEURS 基准提出的 w2v-bert-51 (0.6B) 预训练模型相当的竞争力，同时使用 7 倍少的数据和 6 倍少的参数来提升 ASR 下游任务的性能。此外，在 LID 下游任务中，我们的方法比 FLEURS 基线的准确性提高了超过 22%。

Apr, 2024

研究发现，利用自训练及文本转语音增广训练数据可以有效提高低资源语种的 ASR 性能，为解决数据稀缺问题提供了一种高效解决方案。

May, 2023

本研究旨在解决突尼斯方言语音识别的挑战，通过采集和注释文本和音频数据，并探索自监督、半监督和少样本代码转换方法，使其在不同的突尼斯测试集中取得前沿成果，最终通过人工评估确保翻译的准确性，所提出的模型适用于突尼斯阿拉伯语、英语和法语的语言混合，并提供训练和测试数据供公众使用和进一步改进。

Sep, 2023

使用 HUBERT 进行语音表示学习的土耳其语自动语音识别模型通过从 YouTube 等在线资源中提炼出的海量数据进行预训练，发现这些模型无法在真实情况下应对口音、俚语、背景噪声和干扰等因素，因此并不适用于商业应用场景。

Oct, 2022

这篇论文研究了使用无监督学习的方法，包括语音分割，语音信号到文本的映射和半监督模型来实现自动语音识别，以识别从语音数据中可以学到的极限并理解语音识别的最小要求，目的是为了在开发低资源语言的语音识别系统时优化资源和努力。

Jun, 2021

研究探索了 Kiswahili 语音文本的转录和 Kiswahili 语音语料库的开发，提供了 CMU Sphinx 语音识别工具箱创建的 Kiswahili 音素字典，以及使用扩展的音位集培训的 ASR 模型，使得模型优于以前类似研究的表现，并可在听障者中实现其母语的转录。

Oct, 2022

本研究介绍了一种用于从有声读物生成 ASR 训练数据集的新型流程，以应对资源稀缺语言中自动语音识别系统性能较差的问题。该方法通过有效地对齐音频和相应的文本，并将其分割成适合 ASR 训练的长度，简化了资源稀缺语言中 ASR 系统的数据准备工作，并通过对亚美尼亚语的案例研究证明了其应用价值。这种方法可以适用于许多资源稀缺语言，不仅解决了数据匮乏问题，还提高了低资源语言的 ASR 模型性能。

Jun, 2024

应用自监督方法于语音表示学习的研究已引起广泛关注，然而，目前的进展主要集中在只考虑英语的单语模型上。我们在 ASRU 2023 ML-SUPERB 挑战赛的新语言轨道上提交了一份研究报告，其中介绍了一个针对 Quechua 语（一种南美洲土著语言）的 ASR 语料库。我们评估了大规模的自监督学习模型在 Quechua 语以及其他 6 种土著语言（如 Guarani 和 Bribri）的低资源 ASR 上的效果，结果显示最先进的自监督学习模型表现出了惊人的性能，展示了大规模模型在现实数据上的潜在泛化能力。

Oct, 2023

本论文综述了自监督语音表示学习的方法及其与其他研究领域的联系，讨论了将学习到的表示推广到语音识别以外的应用的最新研究进展。

May, 2022