本篇论文提出了一种适应性激活网络，用于深度学习 ASR 模型的上层，并将不同的激活函数应用于不同的语言，通过交叉语言学习和多语言学习优化模型，达到了在 IARPA Babel 数据集上超越传统的基于瓶颈特征和从头训练两种方法的效果提升，结合交叉语言学习和多语言学习可以进一步提高多语言语音识别的性能。

May, 2022

该论文介绍了一种基于元学习的低资源自动语音识别的方法，通过用多语言进行预训练并使用模型无关元学习算法（MAML）来快速适应目标语言，该方法名为 MetaASR，经过初步测试，发现该方法在各个目标语言中均显著优于现有的多任务预训练方法，而且开启了一种将元学习应用于更多语音相关应用的新研究方向。

Oct, 2019

本文探讨了利用单一声学模型进行多种语言训练，以提高低资源语言的自动语音识别性能，并简化支持多种语言的 ASR 系统的部署。作者在 51 种语言上进行广泛的基准测试和比较，表明与单语言训练相比，多语言训练的 ASR 模型可以提高识别性能，特别是对于低资源语言。与单语言基线相比，联合模型、具有语言输入的联合模型和多头模型的平均 WER 相对减少 20.9％、23％和 28.8％。据我们所知，这是第一次研究超过 50 种语言和超过 16,000 小时声音跨其的多语言 ASR 的大规模研究。

Jul, 2020

本研究介绍了一种用于从有声读物生成 ASR 训练数据集的新型流程，以应对资源稀缺语言中自动语音识别系统性能较差的问题。该方法通过有效地对齐音频和相应的文本，并将其分割成适合 ASR 训练的长度，简化了资源稀缺语言中 ASR 系统的数据准备工作，并通过对亚美尼亚语的案例研究证明了其应用价值。这种方法可以适用于许多资源稀缺语言，不仅解决了数据匮乏问题，还提高了低资源语言的 ASR 模型性能。

Jun, 2024

本文研究了 70 种语言的大规模多语种 ASR 模型，并通过优化多重嵌入和输出模型的标记化策略，相对于单一语种模型，实现了 13.9%-15.6% 的平均 WER 改进，并展示了其泛化性和零样本学习能力在 Multilingual Librispeech 上高达 9.5% 的 WER 表现。

Nov, 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

本论文介绍了一种利用移动手机有效训练 ASR 模型的方法，该方法考虑了手机资源的限制，并使用了资源感知的子模型训练方法，通过分析手机的 RAM 和电池能力，达到了高效训练的效果。本论文利用各种口音的说话人来模拟真实用户，使用了各种品牌的手机进行测试，并发现微调模型和选择合适的参数值需要在性能、训练时间和存储消耗之间找到平衡点。最终，这种方法提供了一种综合性的解决方案，可以在平衡准确性和资源限制的需求下开发个性化 ASR 模型。

Jun, 2023

本文利用单个 transformer 模型及语言符号，针对低资源语言进行多语言语音识别，相较于 SHL-MLSTM 具有较高的识别精度。

Jun, 2018

该论文研究了基于跨语言转移的多语种自动语音识别模型的最新进展和最佳实践，并探讨了未来的研究方向和建议。

Feb, 2022

本文介绍了一种名为 LRSpeech 的 TTS 和 ASR 系统，能够在极低资源的情况下支持资料匮乏的语言，并通过三个关键技术来优化模型，包括基于富资源语言的预训练和微调、TTS 和 ASR 之间的双重转换以及知识蒸馏等。实验证明 LRSpeech 在语音合成方面达到了工业部署的要求，在语音识别方面达到了很好的识别精度，并且需要非常少的训练数据。

Aug, 2020