本研究提出了一种基于变压器模型的方法，显著改善了低资源语言罗马乌尔都语与乌尔都语之间的音译效果，超越了RNN方法，验证了多语种迁移学习的有效性。

本研究解决了罗马乌尔都语在数字交流中的标准化和语音变异性问题，创建了一个包含75,146对句子的平行数据集，为机器翻译和多语言教育提供了重要资源。