多语言与零样本语音识别新突破：基于发音特征分类的方法

在语音识别领域，多语言和零样本（zero-shot）语言的识别一直是一个极具挑战性的课题。近期，京都大学的研究团队提出了一种全新的方法，通过引入国际音标（IPA）和发音特征（Articulatory Features）来提升语音识别系统在多种语言中的表现，特别是在没有训练数据的“零样本”语言上也取得了显著进步。这项研究发表在 Interspeech 2025 会议上，

原文链接为 https://www.isca-archive.org/interspeech_2025/magoshi25_interspeech.html。

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什么是语音识别？为什么多语言识别这么难？

语音识别（Speech Recognition）就是让机器“听懂”人类说话的技术。比如，你对着手机说“打电话给妈妈”，手机就能自动拨号。这项技术已经广泛应用于智能助手、语音输入、语音搜索等场景。

但问题来了：如果机器只在中文数据上训练过，那它能听懂日语、英语、法语吗？尤其是那些几乎没有训练数据的语言，比如一些濒危语言，机器还能识别吗？

这就是“多语言语音识别”和“零样本语