从合成到真实语料的语码转换 ASR：自发性尼泊尔语-英语播客基准
英文标题：Synthetic-to-Real Code-Switched ASR: A Spontaneous Nepali-English Podcast Benchmark
针对尼泊尔语与英语混用的自发对话场景，研究人员提出了全新的语码转换（Code-Switched）自动语音识别（ASR）基准测试。该研究主要针对跨语言识别中突出的文字系统混淆问题（天城文 Devanagari 与拉丁字母的不当混合）以及语言切换边界处错误率偏高两大痛点展开。该基准不仅为低资源及复杂多语系场景下的语音识别提供了从合成数据到真实语料迁移的评估标准，也为开发者优化混合语言语音交互体验提供了重要参考。
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摘要
尼泊尔语-英语语码转换（Code-switched）对话式语音为自动语音识别（ASR）带来了严峻挑战，其主要难点在于文字脚本混淆（天城体 Devanagari 与拉丁字母拼写体系的不当混用）以及在语言切换边界处显著升高的错误率。本基准针对自发性尼泊尔语-英语播客场景，系统性探索了从合成数据迁移到真实语料的语音识别技术评估与优化。
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