地域方言の発音特徴を効果的に捉えるためには、モデル構造とトレーニング手法の選択が重要です。まず、モデル構造としては、TransformerなどのSeq2Seqモデルが有効です。これらのモデルは、文脈を考慮して入力テキストを処理し、出力を生成する際に地域方言の発音パターンを学習できます。さらに、District Guided Tokens（DGT）のような手法を導入することで、モデルに地域方言の情報を明示的に提供し、特定の地域の発音特徴を重点的に捉えることができます。トレーニング手法としては、大規模なデータセットを使用してモデルを適切に学習させることが重要です。また、適切なハイパーパラメータの調整や過学習を防ぐ正則化手法の導入も効果的です。