LLMの生成する方言テキストを音声合成したデータによる音声言語モデルの方言理解能力向上

方言音声に対する音声言語モデル（SLM）の性能低下は実方言音声データ不足に起因する．方言音声を合成することでデータを増やす手法が提案されてきているが，いずれの手法でも結局，方言音声合成モデルの訓練に実方言音声データを必要とする．本研究は実方言音声を用いず，LLMで生成した方言テキストを標準語韻律で音声合成した擬似方言音声を作成し，SLMの学習に追加する．CPJDの20方言でのBLEUスコアが，標準語翻訳で48.89から52.64，英語翻訳で24.21から26.24と改善した．