ELYADATA 与 LIA 在 NADI 2025：ASR 与 ADI 子任务

本文描述了 Elyadata 与 LIA 联合提交至 NADI 2025 多方言阿拉伯语语音处理赛事的过程。我们参与了口语阿拉伯语方言识别（ADI）和多方言阿拉伯语自动语音识别（ASR）子任务。我们的提交在所有参赛者中ADI子任务排名第一，在多方言阿拉伯语ASR子任务中排名第二。我们的ADI系统是使用数据增强对Whisper-large-v3编码器进行微调的结果。该系统在官方测试集上获得了最高的ADI准确率分数为 \textbf{79.83\%}。对于多方言阿拉伯语ASR，我们分别为八种考虑的方言对SeamlessM4T-v2 Large（埃及方言变体）进行微调。总体而言，我们在测试集上获得了平均WER和CER分别为 \textbf{38.54\%}和 \textbf{14.53\%}。我们的结果表明，大规模预训练语音模型配合针对性微调在阿拉伯语语音处理方面具有有效性。