Paza：推出低资源语言的自动语音识别基准和模型

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原文链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/paza-introducing-automatic-speech-recognition-benchmarks-and-models-for-low-resource-languages/

原文作者：Microsoft Research

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Paza：推动低资源语言的自动语音识别发展

微软研究院发布了Paza，一个为低资源语言设计的自动语音识别（ASR）基准和模型。Paza的推出旨在解决当前ASR技术在支持多样化语言方面存在的巨大差距，为全球范围内尚未充分服务的社区带来先进的语音技术。

Paza项目关注的“低资源语言”是指那些拥有相对较少可用数据（文本、音频）的语言。这意味着传统的ASR模型，通常依赖大量数据进行训练，难以有效地应用于这些语言。这导致了大量语言社区在语音交互、语音转文本等技术方面面临数字鸿沟。

Paza通过引入一套新的基准测试和预训练模型，致力于为这些语言的ASR研究和开发提供支持。其目标是降低开发成本，提高模型性能，从而使更多语言能够从ASR技术中受益。这不仅有助于保留和推广语言多样性，还能为这些社区带来更多的信息获取和沟通便利。

Paza的发布标志着ASR技术向更广泛的包容性和可访问性迈出了重要一步。微软研究院的这项工作有望激发更多针对低资源语言的ASR研究，并最终促成更多智能语音应用的出现。

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