该文综述多语言端到端语音识别研究，涵盖：用条件向量与语言适配器层降低错误率；提出支持流式多语言识别、可在移动端实时运行的模型；用单一Transformer结合语言符号提升低资源语言精度；构建覆盖9种印度语言的序列到序列模型；以母语预训练多任务模型识别英语口音；用混合DNN-HMM后验融合改善低资源跨语言识别；扩展多通道端到端框架联合优化波束形成与识别；提出多语言语音翻译框架；用通用字符集与网络内自适应实现多语种及代码转换识别；并探索预训练语音表示与LLM结合的ASR。