讨论研究者和原住民语音社区成员在开发语言技术以支持濒危语言文档和振兴时所面临的独特技术、文化、实用和伦理挑战，并对未来学术研究者和语言社区利益相关者之间的合作提出建议。

Apr, 2022

通过技术驱动的数据收集方法，我们创建了超过 60,000 条从印度南部和中部约 2.3 百万部落人口使用的低资源易失语言之一贡迪语到印地语的翻译数据，不仅创建了 26,240 条印地语 - Gondi 语的翻译语料库，还参与了近 850 名社区成员，让 Gondi 语进入互联网领域。

Nov, 2022

本文旨在探讨为濒危语言生成词汇资源的方法，通过使用公共词网和机器翻译器构建双语词典和多语言词库，奠定了一个基础，尤其适用于缺乏资源的语言。

Aug, 2022

该研究旨在通过整合并创建特定于印度的并行语料库和基准测试数据，训练出支持所有 22 种印度语言的机器翻译模型，为印度的语言多样性提供广泛且易于访问的机器翻译系统，该研究创造性地提出了四个关键领域的改进，并发布了 BPCC 和 IndicTrans2 等数据资源和模型。

May, 2023

Vakyansh 是一个 Indic 语言语音识别端到端工具包，通过自动数据流水线实现数据创​​建，训练和部署，提供了适应于 18 种 Indic 语言的最先进的语音识别模型，并开放了所有这些资源来支持语音开发者社区。

Mar, 2022

本文探讨了南亚语言技术中的数据散布问题，并提出研究语言历史对克服这一障碍的独特作用。作者阐述了南亚 NLP 和历史 - 比较语言学交叉领域的最新发展，并提出了打破数据壁垒的新策略。

Mar, 2022

本文回顾了关于美洲土著语言的研究、数字资源和现有的自然语言处理（NLP）系统。并呼吁在像美洲一样语言丰富和多样的区域开展 NLP 研究，以解决诸如远离语言和资源匮乏等主要挑战和研究问题。

Jun, 2018

通过三个原则和三种方式，讨论了 NLP 如何帮助挽救濒危语言，以 Cherokee 语言为案例研究，提出了丰富资源的两种方法，并与社区合作完成，同时介绍了一些兴趣工具。

Apr, 2022

本文研究使用 fine-tuning 改进了英语预训练的 Tacotron2 模型，以有限的梵语数据在资源匮乏的环境下合成自然语音，并取得了令人鼓舞的结果。

Dec, 2022

本文对公开可用的信杭拉自然语言处理工具和研究进行了全面的文献综述，以帮助该领域的研究人员更好地利用同行的贡献。

Jun, 2019