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。

本研究提出了一种音译零-shot领域适应（ZSDA）方法，以解决自动语音识别模型在未覆盖领域的性能下降问题。实验结果表明，该方法相比传统模型，词错误率降低了9.2%，显示了音译技术的优势。

本研究提出了PolyIPA模型，解决多语言姓名音译中的音素到字形转换问题。通过数据增强，模型在多语言测试集上实现了0.055的平均字符错误率和0.914的BLEU分数，证明了其有效性和潜力。

使用基于音译的预训练后对齐（PPA）方法，改善使用不同文字脚本的相互关联低资源目标语言与高资源源语言之间的跨语言对齐，进而在跨语言转移任务中，提高模型性能达到 50% 的改进；同时使用非英语语言作为源语言转移，可获得更大的改进。

本文探讨了TransliCo框架中转写对多语言预训练语言模型（mPLM）性能的影响。研究表明，转写显著提升了低资源语言的表现，并在多个基准测试中提高了跨语言表示的相似度。MTrans框架和MiLMo模型在处理少数民族语言和未知脚本时表现优异，解决了多语言模型在这些领域的不足。

本研究使用BERT和Google Translate API解决了转写文本的语言识别挑战，为数字通信的多样化语言环境提供了突破。通过创新方法和前沿技术，为内容审核、分析和全球互联的有意义对话社区提供了希望。

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