現在のスピーチ言語モデル（SLM）の音響的側面のモデル化にはいくつかの限界があります。まず、音響的特徴の多様性を十分に捉えられていない点が挙げられます。例えば、感情や話者のアイデンティティ、背景音などの要素は、SLMが生成する音声において重要ですが、これらを効果的にモデル化するためのデータや手法が不足しています。また、音響的な一貫性を評価するためのベンチマークが限られており、モデルの性能を客観的に測定することが難しいです。さらに、音声合成におけるプロソディ（抑揚やリズム）の表現が不十分であり、自然な会話を生成する上での障壁となっています。これらの課題に取り組むためには、より多様なデータセットの収集と、音響的特徴を考慮した新しいモデルアーキテクチャの開発が必要です。また、音響的要素とセマンティック要素の相互作用を理解するための研究も重要です。