本文探讨了自监督学习在多语言模型中的应用，特别是ZMM-TTS的语言适应能力。研究表明，预训练语言与目标语言的相似性及微调数据集大小等因素影响适应性。提出通过适配器模块加速新语言任务的预训练方法，并在低资源语言中实现性能提升。实验结果显示，自监督学习结合优化策略显著提高了多语言自动语音识别的效果。