该文综述多语种自动语音识别，研究跨语言迁移与单一声学模型多语训练。在51种语言、超1.6万小时数据上，联合模型、带语言输入联合模型和多头模型的平均WER分别相对降低20.9%、23%和28.8%，显著提升低资源语言性能。

本文综述多语种语音识别研究，涵盖代码切换、众包标注不一致性、分类器与人类评分比较、可解释性评估及公平性测试。提出音译与文本规范化方法，发布阿拉伯语/英语语料库；用CrowdTruth度量标注分歧；以调查等效性重估分类器准确度；发现心理物理学可评估可解释性；提出量化解释质量与信任度量；设计鲁棒评价指标；用语义相似性评估模型；提出等混乱公平测试与混淆平等误差，并开发KPI-Check自动识别金融同义词指标。