跨语言迁移学习在语种识别中有以下几种应用方式：

  1. 跨语言特征提取：通过在源语言上训练一个语音或文本识别模型，然后将该模型的中间层特征用作目标语言的特征表示。这种方法利用了不同语种之间的共享特征，从而将源语言的知识迁移到目标语言上。例如，可以使用英语的语音识别模型来提取特征，然后将这些特征用于其他语种的语音识别。

  2. 跨语言分类器训练：通过在源语言上训练一个分类器，然后将该分类器应用于目标语言。这种方法利用了语言之间的共享类别信息，从而实现对目标语言的识别。例如，可以使用英语的分类器来训练一个情感分类模型，然后将该模型应用于其他语种的情感分类任务。

  3. 跨语言知识迁移：通过在源语言上训练一个模型，然后将其知识迁移到目标语言上。这种方法可以利用不同语种之间的相似性和共享结构，从而减少目标语言上的数据需求。例如，可以使用英语的语法分析模型来训练一个跨语言的语法分析器，然后将该分析器应用于其他语种。

  4. 跨语言模型预训练：通过在源语言上训练一个语言模型，然后将该模型的表示用作目标语言的表示。这种方法可以提供目标语言上的语义信息，从而改善目标语言的识别性能。例如，可以使用英语的BERT模型来预训练一个跨语言的BERT模型，然后将其应用于其他语种的自然语言处理任务。

  总之，跨语言迁移学习在语种识别中的应用可以通过特征提取、分类器训练、知识迁移和模型预训练等方式实现。这些方法可以利用源语言上的知识进行目标语言的识别，从而减少目标语言上的数据需求，提高识别性能。