自动语音识别（ASR）模型通常在全精度下接受人口统计公平性审查，但实际生产部署的模型大多经过量化、剪枝和蒸馏等压缩处理。该研究探索了后训练权重压缩是否会重新分配不同人口群体的识别错误负担。在Fair-Speech、Common Voice 25和AfriSpeech-200等数据集上的评测显示，对Whisper-large-v3执行50% Wanda剪枝会显著拉大黑人/非裔与亚裔群体间的词错误率差距，表明压缩会复合加剧时间成本与识别公平性差异。
针对孟加拉语在神经文本转语音（TTS）领域缺乏高质量长文本朗读资源的现状，研究人员推出了BanglaKontho数据集。该数据集源自专业有声读物录音，包含20小时单人发音数据、7050条经转写校验的24 kHz切分片段，旨在解决现有语料缺乏长文本韵律与连贯叙述的问题。此外，研究团队还发布了支持孟加拉风格数字分组、货币与日期表达的文本正则化工具。
该研究提出了用于孟加拉语对话语音话轮结束（End-of-Turn）检测的基准语料库BanglaTurn及配套模型。该语料库包含35,374段时长3至15秒的播客语音，通过说话人日志结合大语言模型初标并经人工全面核验。研究构建了结合Whisper编码器与特定任务分类头的模型，在平衡测试集上达到84.33%的准确率，较基线Smart-Turn v3的69.28%显著提升，并将假阴性率从51.57%降低至7.5%。
针对自动语音识别（ASR）在处理长音频时难以准确、一致转录专业术语的问题，研究人员提出了基于大语言模型的智能体 Agentic-GER。该系统利用完整转录文本的全局上下文与世界知识，识别可疑术语并化解歧义假设；同时通过选择性重新转录原始语音来核验候选修正结果，显著提升了长语音中领域专业术语的识别准确率与一致性。
NADI 2026 是精细阿拉伯语方言识别（NADI）系列的第七届共享任务，也是第二次专注于多方言阿拉伯语语音处理的评测。本届任务包含五项核心任务与八个子任务，覆盖自动语音识别（ASR）、方言识别（SDID）、语音合成（TTS）、语音翻译（SLT）和口语理解（SLU）。该评测重点关注低带宽、混合方言、语码转换、域外及零样本等真实场景，并首次在该系列中引入了 TTS、SLT 和 SLU 赛道。
针对传统日语自动语音识别（ASR）以正字法文本作为监督目标导致相同书写形式无法区分不同实际发音、且事后文本转音素难以可靠恢复的问题，研究团队提出了 Ruby-ASR。该方法将传统的单一文本监督目标改进为跨度绑定的正字法与词汇读音联合序列，通过类旁注标记（ruby）的表示形式，完整保留了语音中的读音证据，有效提升了复杂读音场景下的识别监督精度。