ある研究は、補助言語から低資源のアフリカ言語への大規模な自動音声認識（ASR）モデルにおける異言語転移を、言語的関連性を活用することで強化できるかどうかを評価した。この研究は、6つの要因、2つのアフリカ中心のコーパス、4つの大規模ASRモデルにわたる体系的な制御実験設計を通じてこの枠組みを拡張した。

  • 関連する補助言語での事前適応は、ターゲット言語のデータが極めて少ない場合、実質的に意味のある転移向上をもたらさない。
  • この知見は、言語的関連性のみが大規模多言語ASRにおける異言語転移の向上を確実に予測できない可能性を示唆している。
  • したがって、このアプローチは低資源言語に対してそのようなモデルを拡張するための効果的な戦略とはならない。

著者らは、この戦略が小規模なASRモデルでは改善を示してきた一方で、大規模多言語システムの文脈では信頼できる利益をもたらさないという結論に至った。