Appleovi istraživači objavili su metodu koja otkriva prelazak s jednog jezika na drugi unutar rečenice izravno iz zvučnog zapisa, bez prethodne transkripcije. Najbolja verzija metode postigla je srednji F1 rezultat od 0,798, što je bolje od dva konvencionalna bazna modela.
Autori navode da je u korpusu Miami samo osam posto izjava s prebacivanjem kodova, dok u korpusu SEAME, koji kombinira mandarinski i engleski, taj udio iznosi pedeset i dva posto. Metoda rabi otprilike jedan posto Whisper-small enkodera, koji pokriva oko sto jezika, a dodatno je ispitana na modelima mHuBERT-147 i MMS-1B.
Na testu CS-FLEURS Whisper-small je postigao srednji F1 od 0,798, dok su linearni bazni modeli CNN i HuBERT zabilježili 0,776 odnosno 0,751.
