该研究针对缺乏已标注数据的零资源语言开发语音应用的挑战，特别使用声学词嵌入（AWE），通过多语言转移利用来自几种资源丰富的语言的已标注数据。该研究介绍了一种新的神经网络，优于现有的 AWE 模型在零资源语言上的表现，研究还探讨了资源丰富语言的选择对结果的影响。AWE 应用于斯瓦希里语广播中的仇恨言论检测的关键词识别系统，展示了在实际场景中的稳健性。此外，新颖的语义 AWE 模型提高了语义查询示例搜索的性能。

Jan, 2024

本文研究了声学词嵌入，探索了语义学声学词嵌入，并提出了一种基于多语种转移的语义学声学词嵌入方法，能够显著提高词汇相似性任务的表现，并且能够用于语义检索。

Jul, 2023

利用音频字向量和自编码器实现跨模态的语音识别，演示了即使缺乏训练数据，也可以从少量音频和文本之间的嵌入对齐中进行 ASR 系统的训练。

Oct, 2018

研究验证了自我监督语音模型的有效性，但是在各种任务中最佳利用其表示仍然具有挑战性。本研究深入研究了声学词嵌入（AWEs），这是从连续表示中得出的固定长度特征，以探索它们在特定任务中的优势。通过在两个不同的语料库 IEMOCAP 和 ESD 上进行比较实验和层次准确性分析，我们探讨了 AWEs 和原始自我监督表示之间的差异，以及适当地使用 AWEs 与词嵌入相结合所取得的高竞争性 SER 准确性。

Feb, 2024

通过使用循环神经网络 (RNNs) 改进了模型训练的效率和性能，我们提出了基于 RNNs 的新的区分性的声学词嵌入 (AWE) 和声学基础词嵌入 (AGWE) 的方法；我们将这些发展扩展到几种低资源语言，并且在有限标记数据的情况下展示了多语言训练的性能提升；我们将这些嵌入模型应用于基于示例的语音搜索和自动语音识别等下游任务；最后，我们展示了我们的嵌入方法与最近的自监督语音模型的比较和补充。

Aug, 2023

本文描述了在 2020 年 6 月非洲机器智能硕士（AMMI）期间启动的一次非正式合作的结果，该合作集中在自动语音识别（ASR）项目上，描述了如何收集数据以及使用少量（1 小时）转录语音作为训练数据如何开发 ASR 系统。在这种低资源条件下，基于大量原始语音的预训练模型对于开发 ASR 系统的效率至关重要。

Mar, 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

该研究使用自监督学习（SSL）的语音模型中的 HuBERT 方法来改进通过对应自动编码器（CAE）获得的声学词嵌入（AWE），并探索了在跨语言情景下使用 SSL 语音模型来获得 AWE 的能力。

Mar, 2024

本文提出一种结合自顶向下词汇知识的多任务学习模型，通过学习将声学输入与编码高级别信息（例如单词语义）的词汇表示相映射，从而提高了嵌入空间的可区分性，并使模型更好地分离了词汇类别。

Sep, 2022

通过利用语音和文本资源采用适应和微调技术，提高了印度语言 Bengali 和 Bhojpuri 的自动语音识别（ASR）性能，并通过多模态数据了解每种模态在构建可靠 ASR 方面的重要程度以及解决全球各种语言中的低资源问题的潜在解决方案。

Jul, 2023