SPRING Lab, Indian Institute of Technology Madras에서 ASRU MADASR 2.0 챌린지를 위해 개발한 시스템을 설명한다. 이 시스템은 8개 언어, 33개 방언에 걸쳐 발화의 언어 및 방언을 예측하는 ASR 시스템을 개선하는 데 중점을 둔다. 추가 데이터 사용이 제한된 Track 1과 Track 2에 참여하여, 처음부터 다국어 시스템을 개발했다. Phonemic Common Label Set (CLS)을 중간 표현으로 하는 Multi-Decoder 아키텍처를 사용하여 새로운 훈련 방식을 제시했다. 이는 기준선(CLS 공간에서)보다 성능을 향상시켰다. 또한 phonemic 공간에서 얻은 이점을 해당 grapheme 표현으로 변환하는 다양한 방법을 논의한다. 이 시스템은 Track 2에서 3개 언어에 대해 WER/CER 측면에서 기준선을 능가했으며, 모든 참가 팀 중 최고 언어 ID 및 방언 ID 정확도를 달성했다.
