Une étude examine l'utilisation de l'apprentissage par transfert interlingue depuis le singhalais pour améliorer la reconnaissance automatique de la parole (ASR) pour le divehi, une langue sous-dotée en ressources. Les chercheurs ont mené dix-sept expériences à travers cinq paradigmes, incluant des lignes de base et un affinage multilingue.
- Le système le plus performant a utilisé un pré-entraînement continu sur le singhalais suivi d'un affinage sur le divehi avec KenLM.
- Cette approche a atteint un taux d'erreur de mots (WER) de 12,89 % et un taux d'erreur de caractères (CER) de 2,70 %.
- Il a surpassé la ligne de base uniquement en divehi de 13,50 % pour le WER et de 3,02 % pour le CER.
- Un contrôle turc a confirmé que les améliorations proviennent de la parenté linguistique plutôt que d'une adaptation générale.
Les résultats démontrent que l'apprentissage par transfert depuis une langue linguistiquement apparentée améliore considérablement les performances de l'ASR pour les langues sous-dotées en ressources lorsqu'il est combiné avec des configurations de décodage appropriées.