本研究针对多语言神经机器翻译中解码器架构的语言迁移能力不足问题，提出了一种创新方法，通过将解码过程分为两个阶段并施加对比学习，实验结果表明该方法在零-shot翻译中显著提升了性能。

本研究探讨了自我监督学习在语音表征模型中的应用，分析了不同模型中间层的声学和语言信息。研究表明，解码器架构和上下文长度对模型性能有显著影响。优化训练过程后，HuBERT模型在语音识别任务中表现优异，并在下游任务中具备竞争力。

本文探讨了自我监督学习在语音任务中的应用，强调不同解码器架构对性能的影响。研究表明，自我监督学习能够生成特征，帮助理解语言习得及语音处理机制。提出通过多个神经编码器共同解决自监督任务，以提取讲话者身份、音素和情感线索等信息。尽管在多个领域取得突破，但高计算成本仍限制了模型的部署和研究。