多語言與零樣本語音識別新突破：基于發音特征分類的方法

在語音識別領域，多語言和零樣本（zero-shot）語言的識別一直是一個極具挑戰性的課題。近期，京都大學的研究團隊提出了一種全新的方法，通過引入國際音標（IPA）和發音特征（Articulatory Features）來提升語音識別系統在多種語言中的表現，特別是在沒有訓練數據的“零樣本”語言上也取得了顯著進步。這項研究發表在 Interspeech 2025 會議上，

原文鏈接為 https://www.isca-archive.org/interspeech_2025/magoshi25_interspeech.html。

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什么是語音識別？為什么多語言識別這么難？

語音識別（Speech Recognition）就是讓機器“聽懂”人類說話的技術。比如，你對著手機說“打電話給媽媽”，手機就能自動撥號。這項技術已經廣泛應用于智能助手、語音輸入、語音搜索等場景。

但問題來了：如果機器只在中文數據上訓練過，那它能聽懂日語、英語、法語嗎？尤其是那些幾乎沒有訓練數據的語言，比如一些瀕危語言，機器還能識別嗎？

這就是“多語言語音識別”和“零樣本語