연구진이 몰디브의 디베히어 음성 인식 성능 향상을 위해 싱할라어 교차 언어 학습을 시도했어요. 싱할라어는 디베히어와 유사하며, 비교적 풍부한 자원을 가지고 있어요.
다섯 가지 학습 방식 실험 결과, 싱할라어 사전 학습 후 디베히어로 미세 조정하는 방식이 가장 효과적이었어요. 이 방식은 기존 디베히어 모델 대비 단어 오류율(WER) 13.50%, 문자 오류율(CER) 3.02% 향상했어요.
터키어(언어적 연관성 없는 언어)를 사용한 실험은 관찰된 성능 향상이 언어적 유사성 덕분임을 확인했어요. 적응 전략과 디코딩 설정도 중요했어요.