提高多语言语音识别的识别率是一个具有挑战性的任务，但以下是一些可能有用的技巧和方法：

增加训练数据：多语言语音识别需要大量的训练数据来提高模型对不同语言的识别能力。收集更多的语音数据，并确保数据的多样性和代表性，可以提高模型的泛化能力和识别率。

选择适当的声学模型和语言模型：声学模型和语言模型是语音识别系统的两个重要组成部分。选择适当的模型和算法，并对其进行优化和调整，可以提高系统的识别率。

考虑上下文信息：语音识别的准确性可以通过引入上下文信息得到提高。例如，使用双向循环神经网络（BiLSTM）等技术来捕捉上下文信息，以更准确地预测下一个音素或词汇。

利用领域知识或特定规则：对于特定领域的语音识别，可以利用领域知识或特定规则来提高模型的准确性。例如，在医学领域的语音识别中，可以引入医学术语的规则和特定领域的语法来提高准确率。

优化特征提取算法：特征提取对于语音识别的准确性至关重要。可以尝试使用更高级的特征提取算法，如倒谱系数（MFCC）和噪声抑制算法，以提取更具代表性的语音特征。

融合多模态信息：除了语音信号，还可以考虑融合其他模态的信息，如图像、文本、运动等信号，从而提高语音识别的准确率。这种多模态融合技术可以利用不同模态之间的互补性，提高系统对复杂输入的处理能力。

持续更新和优化模型：语音识别技术是一个不断发展的领域，新的算法和模型不断涌现。因此，持续关注最新的研究成果和技术趋势，并及时更新和优化模型，可以帮助提高多语言语音识别的识别率。

以上方法并不是孤立的，可以结合使用来进一步提高识别率。同时，也需要根据实际情况进行权衡和选择，以达到最佳的效果。