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本文介绍了DonorRank，一种用于低资源跨语言语音识别中选择有效捐赠语言的学习排序框架，并在印度语族和非洲语言语料库上进行了评估。与基于遗传相似性和高资源语言的启发式方法相比，它展示了更好的捐赠语言选择效果，并为多语言ASR的迁移模式提供了见解。
本文研究了基于LLM的生成式错误修正（GER）在低资源西弗里斯兰语ASR中的应用，采用污染感知评估方法，使用私有数据集表明GPT-5.1将错误降低至低于oracle水平。