multilingual-asr

介绍了用于印地语和马拉雅拉姆语ASR的复杂度分层基准Vividh-ASR，指出了微调中的录音室偏差，并提出了R-MFT以高效提升自发言语性能。

MUSCAT是一个新的多语言科学对话基准数据集，用于评估ASR系统在具有挑战性的多语言场景中的表现，包括代码混合、特定领域词汇和混合语言输入。该数据集包含使用不同语言的说话者之间关于科学论文的双语讨论，结果表明当前的最先进系统在应对这些多语言挑战时存在困难。