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本文研究了低资源自动语音识别(ASR)中跨语言迁移的问题,针对瓦尔皮里语提出了一种结合声学与语言特征的相似度框架,以选择最优源语言。实验表明,像阿萨姆语和印地语这样声学相似的语言能显著降低词错误率和字符错误率。