本文提出的多语种 SUPERB (ML-SUPERB) 利用冻结的自我监督学习 (SSL) 特征和简单的框架，考虑了 143 种语言（从高资源到濒危），并考虑了自动语音识别和语言识别。我们发现语音 SSL 模型与 FBANK 特征相比可以显著提高性能，但我们发现多语种模型并不总是比它们的单语种模型表现更好。我们将发布 ML-SUPERB 作为挑战，以组织数据集和可复制的训练脚本，用于未来的多语种表示研究。

May, 2023

为了在语音处理领域建立一套系统化的自监督学习模型，该研究引入了 Speech processing Universal PERformance Benchmark (SUPERB) ，通过优化基于共享模型的轻量化预测头以及自监督学习的表征表示，实现跨范围的语音处理任务优异的表现，同时也发布了该项技术以推进自监督学习的研究。

May, 2021

介绍 SUPERB-SG - 一个新的基准测试， 用于评估预训练模型的语义和生成能力，并使用轻量级方法测试预训练模型所学习表示的鲁棒性，以更全面地了解模型的效果和通用性。

Mar, 2022

ML-SUPERB~2.0 是一个新的基准系统，用于评估预训练的自监督学习和监督语音模型在下游模型、微调设置和高效模型适应方法方面的性能，它发现了 ML-SUPERB 设置的性能改进，但性能取决于下游模型设计，并且在语言和数据集之间存在大的性能差异，表明需要更有针对性的方法来改进多语言 ASR 性能。

Jun, 2024

2023 年多语言演讲通用性能基准（ML-SUPERB）挑战扩展了备受赞誉的 SUPERB 框架，强调自监督模型在多语音识别和语言识别中的应用。挑战包括一个研究轨道，重点是将 ML-SUPERB 应用于特定的多语言主题，一个挑战轨道，用于模型提交，以及一个新语言轨道，在这个轨道上，语言资源研究人员可以贡献和评估他们的低资源语言数据，以适应多语音识别的最新进展。研究结果表明，仅仅提高模型规模并非多语音任务的终极解决方案，多种语音 / 语调类型在多语音处理中存在重大挑战。

Oct, 2023

为了提供评价语音处理任务通用模型的基准，我们介绍了 Dynamic-SUPERB，该基准通过结合 33 个任务和 22 个数据集，提供了多维度的综合评估平台，并提出了一些建立基准的方法。评估结果表明，虽然这些基准在已知任务上表现得合理，但在未知任务上表现不佳，需要进一步的改进。

Sep, 2023

介绍了在 2022 SLT 会议上举行的超级挑战赛（SUPERB Challenge），旨在学习自监督语音表征以获得更好的性能，泛化性和效率。该挑战建立在超级基准之上，并实施度量标准来测量自监督学习表征的计算需求，并评估其在不同的超级任务上的泛化性能和性能。该挑战对流行的语音处理任务进行了全面的覆盖，从语音和说话人识别到音频生成和语义理解。

Oct, 2022

本研究提出了 MiniSUPERB，该基准可以有效评估自监督语音模型的能力，同时极大地降低了计算成本。

May, 2023

本研究基于自由可用的语音数据介绍了几种新的语音理解测试任务，包括问题回答、摘要、命名实体定位和对话行为分类，旨在补充现有基准测试并解决 SLU 评估领域的差距，为便于比较而发布了基准模型。

Dec, 2022

该论文介绍了为 11 种广泛使用的印度语言（阿萨姆语、孟加拉语、古吉拉特语、印地语、卡纳达语、马拉雅拉姆语、马拉地语、奥利亚语、旁遮普语、泰米尔语和特鲁古语）引入神经信息检索资源的工作。这些资源包括使用机器翻译创建的 11 种印度语言版本的 MSMARCO 数据集（称为 INDIC-MARCO）以及 11 种不同的单语神经信息检索模型集合（称为 Indic-ColBERT），每个模型都在 INDIC-MARCO 数据集中的一种语言上进行训练。IndicIRSuite 是为大量印度语言构建大规模神经信息检索资源的首次尝试，我们希望它能加速印度语言神经信息检索的研究。实验证明，与 INDIC-MARCO 基线相比，Indic-ColBERT 在除奥利亚语外的所有 11 种印度语言上的 MRR@10 得分平均改进了 47.47%，在 MIRACL 孟加拉语和印地语基线上的 NDCG@10 得分平均改进了 12.26%，在 Mr.Tydi 孟加拉语基线上的 MRR@100 得分改进了 20%。IndicIRSuite 可以在此 https URL 上获取。

Dec, 2023