本文介绍了多种语音处理技术和语料库的开发，如LibriSpeech、FlauBERT和XLS-R，旨在提升语音翻译和识别性能。研究者们创建了公开的语音训练语料库LibriS2S和GigaSpeech 2，以解决数据不足的问题，并通过自我监督模型和多语言预训练，推动低资源语言的语音技术发展。

FLEURS是一个包含102种语言的语音数据集，旨在推动多语言自动语音识别和翻译技术的发展。文章探讨了评估指标的鲁棒性及其在图像描述和语音任务中的应用，提出了新方法以提高评估效果，并指出无参考指标的不足。