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

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

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

该篇论文主要介绍了自然语言理解和语音语言理解中使用的 GLUE 数据集和 SUPERB 基准集，同时提供了 IndicSUPERB 基准集，为印度语音语言理解模型的开发做出贡献。该论文探讨了使用自我监督模型在各种印度语言中进行的训练和评估，证明了 Self-supervised 模型在语言识别任务中的优势。

Aug, 2022

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

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

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

该论文提出 LeBenchmark，这是一个可重复的框架，用于评估自监督学习从语音到 ASR、语言理解、语音翻译和情感识别的影响，重点关注法语中的语音技术，通过实验表明，SSL 对大多数语音任务都是有益的，但不是所有任务都是。

Apr, 2021

该论文介绍了 LeBenchmark 2.0，一个用于评估和构建搭载自监督学习的法语语音技术的开源框架，其中包括大量不同类型的语料库，包含长达 14,000 小时的异构语音数据，十个预训练的 SSL wav2vec 2.0 模型，与社区共享的可学习参数介于 2600 万到 10 亿之间，并提供六个下游任务的评估协议以补充现有基准。LeBenchmark 2.0 还对针对语音的预训练 SSL 模型提供了独特的视角，包括冻结与微调的下游模型、任务不可知与任务特定的预训练模型，并讨论了大规模模型训练的碳足迹。

Sep, 2023