SEA-SpeechBench：面向东南亚多语言的大规模多任务语音理解基准
英文标题：SEA-SpeechBench: A Large-Scale Multitask Benchmark for Speech Understanding Across Southeast Asia
研究团队推出了针对东南亚多语言环境的大规模多任务语音理解基准 SEA-SpeechBench。尽管音频与多模态大语言模型近年来取得了突破性进展，但现有语音评估框架仍高度以英语为中心，导致东南亚（SEA）语言资源严重匮乏。该基准旨在填补这一评估空白，涵盖多项核心语音理解任务，为全面衡量多模态模型在复杂多语言生态中的表现提供了标准化测试平台。这一工作对推动东南亚低资源及多元语言 AI 模型的研发与实际应用落地具有重要意义。
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SEA-SpeechBench：面向东南亚多语言的大规模多任务语音理解基准
论文编号：arXiv:2609.09672v1
公告类型：new
摘要
音频与多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models）的飞速发展，带来了颠覆性的语音理解能力。然而，现有的评测框架依然以英语为核心主导，使得东南亚（SEA）地区语言在评估中严重代表性不足。
为了解决这一局限，该研究提出了 SEA-SpeechBench，这是一个专为东南亚多样化语言设计的大规模多任务语音理解基准，旨在系统化评测多模态模型在该区域语言环境中的综合语音理解与交互能力。
BibTeX 引用格式
bibtex @article{seaspeechbench2026, title={SEA-SpeechBench: A Large-Scale Multitask Benchmark for Speech Understanding Across Southeast Asia}, author={arXiv:2609.09672}, journal={arXiv preprint arXiv:2609.09672}, year={2026} }
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