本研究提出了一种可配置的多语言自动语音识别模型csvMASR，旨在解决在未知语言情况下部署多种单语模型的挑战。该模型结合适配器和语音摘要向量表示，提高了可配置性，并在多语言数据集上显著降低了字词错误率，展现出优越的语言分类和提示任务表现。

本文介绍了多种改进自动语音识别的上下文机制的方法，包括使用专有名词和音相似短语作为负面例子、基于Transformer的多任务学习框架以及上下文偏置注意力等。这些方法显著降低了字词错误率，提高了识别性能，尤其在低资源语言和多轮对话中表现突出。