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训练数据领域的性能下降问题。实验结果表明，该方法的词错误率比传统模型降低了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。

本研究提出AyutthayaAlpha，一个基于变换器的机器学习模型，旨在将泰文专有名词转换为拉丁字母，首次标记准确率达到82.32%，前三个标记准确率为95.24%。

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。

本文介绍了一种基于改进的transformer网络结构的多语言模型，用于跨越英语、印地语、孟加拉语、卡纳达语和泰米尔语的Transliteration。该模型在精度方面优于现有模型，Top-1精度得分为80.7％，比最好结果提高了29.5％，语音准确性达到93.5％。

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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