arXiv:2610.30860v1 Announce Type: new Abstract: Nepali-English code-switched conversational speech presents severe challenges for automatic speech recognition (ASR), chiefly through script confusion (inappropriate mixing of Devanagari and Latin orthography) and elevated error rates at language switch points. Supervised fine-tuning (SFT) can adapt multilingual foundation models, but human code-switched audio is expensive to collect and annotate. We curate a new benchmark of 13,044 spontaneous podcast utterances (15.45 h total; 10,214 test, 2,830 dev), audited and verified to eliminate machine t
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月24日 · 原文日期：2026年10月23日
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人工核验：尚无核验记录
