本文研究了声学和文本分类模型在识别爱尔兰方言中的应用，以提高语音识别准确性。ECAPA-TDNN模型在阿尔斯特方言识别中表现最佳。此外，提出了一种改进的语言增强变压器模型，通过引入CTC信息显著降低字符误差率。研究发现，解码器对语言信息的敏感性高于声学信息。

本文研究了数字墨水生成模型的多种采样和排名方法，并提出了一种在预算内最大化输出质量的方法。实验证明该方法可以显著提高合成墨水的识别率，并减少字符误差率。同时，本文还介绍了一种选择最佳采样和排名方法组合的方法。