Apple 研究：语言区分能力提升多语言语音模型的语音学习效果

研究显示，在预训练中增强多语言语音模型的语言区分能力，能缩小其与单语模型在语音和词汇任务上的性能差距。在英语/法语 HuBERT 实验中，引入辅助语言分类器等方法后，phone-ABX 错误率从 11.6% 降至 10.4%（单语基线 10.8%），sWUGGY 词汇任务得分从 52.1% 提升至 56.7%（单语 58.5%）。结果表明，语言区分能力对降低多语言学习的额外成本具有因果作用。