针对四个商业可用的瑞士德语语音转文本系统和 FHNW 模型展开深入评估，并使用瑞士议会语料库和新闻域中的私人数据集来评估这些模型，并提供了有关模型培训的详细信息，评估了这些模型的强​​弱点并对其进行了详细的错误分析。

Jul, 2022

SDS-200 是一份包含瑞士德语方言语音的语料库，其中标注了方言、年龄和性别等信息，可以用于训练语音翻译、方言识别和语音合成系统等。该数据集包含约 4000 名不同说话者的 200 小时的语音，并覆盖了瑞士德语方言的大部分领域。我们同时发布了 SDS-200 基线语音翻译模型和使用 SDS-200 微调预训练的 XLS-R 模型，最终达到了 21.6 WER 和 64.0 BLEU。

May, 2022

提供了一份瑞士德语语音的语料库，包含了来自各个方言区的 316 名发言者的 343 小时语音数据，并提供了这些发言者的方言、年龄和性别信息。该语料库适用于自动语音识别、文本到语音、方言识别和说话人识别等应用领域，并提供了训练集、验证集和测试集，训练出的模型在测试集上取得了较好的效果。

May, 2023

本研究调查了建立瑞士德语语音翻译系统的挑战，特别关注方言多样性和瑞士德语与标准德语之间的差异的影响。研究发现方言多样性和语言差异对瑞士德语语音翻译构成重大挑战，与实证研究得出的语言学假设相符。

Oct, 2023

设计了一种机器翻译系统，使用字符级神经网络翻译文本，并结合基于短语的统计翻译，实现了对伯尔尼方言的 36% BLEU 得分的翻译。这些资源和规范化技术是通向瑞士德语方言全面机器翻译的第一步。

Oct, 2017

本研究旨在提高 ASR 模型在瑞士德语方言上的表现，通过提供对最新发布的瑞士德语语音数据集上现有现有 ASR 模型性能的深入了解。我们提出了一种考虑预测和真实标签之间语义距离的新型损失函数，通过对 Swiss-German 数据集上 OpenAI 的 Whisper 模型进行微调，取得了优于当前最新研究成果的结果。

Apr, 2023

研究使用不同的 TTS 模型合成瑞士德语，发现 VITS 模型表现最佳，使用判别器对模型进行评估，在不同的瑞士德语方言中实现了以前无法达到的语音合成质量。

May, 2023

SwissBERT 是一个针对处理与瑞士有关的文本而创建的掩模语言模型，它是一个预训练模型，适用于瑞士的德语、法语、意大利语和罗曼什语的新闻文章，该模型使用语言适配器，在处理当代新闻和 / 或罗曼什・格里施人时，往往可以比以前的模型更好地完成与瑞士有关的自然语言理解任务，模型和开源代码在公共网址上发布。

Mar, 2023

本文介绍微软对 WMT 2022 年第一次手语翻译共享任务的提交结果，展示了一种基于动作识别的全身信息提取、标准 Transformer 网络应用、目标文本数据清理的手语翻译系统，该系统在测试集和开发集上的 BLEU 得分是参与者中最好的，并在人类评估中获得第一名，同时在开发集上应用唇读模型提取的特征进一步提高了 BLEU 得分。

Oct, 2022

本文介绍了 FBK 参加 IWSLT 2020 离线语音翻译任务的方法和成果，使用基于 Transformer 模型的端到端系统，并运用了 ASR 预训练、数据增强、多任务学习等技术，最佳 BLEU 得分达到 29，优于最近相关研究。

Jun, 2020