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DialectS2S是一个面向低资源中文方言的端到端语音对话模型，引入了可扩展的数据合成流程和一种带有自对齐语音监督的两阶段后训练策略。实验表明，在方言一致性、响应质量和可懂度方面均有提升，并且模型、数据和代码全部开源。
本文提出了一种新颖的框架（CDDTLDA），利用迁移学习和数据增强技术，在低资源条件下提升汉语方言辨识能力，并在两个基准语料库上取得了最先进的结果。
本文研究了用于中国方言细粒度辨识的语音驱动特征，采用了一种端到端模型，通过卷积神经网络结合基于MFCC的特征与词级嵌入，性能优于文本驱动方法。
Dolphin-CN-Dialect 是一款支持流式处理的 ASR 模型，通过基于温度的采样策略和重新设计的词元化方案提升了方言识别能力，在更小的模型规模下实现了具有竞争力的性能。