オーディオLLMの応用範囲を広げるためには、以下のようなタスクやデータセットに取り組むことが重要です。
多言語音声認識: 異なる言語や方言に対応した音声認識タスクを追加することで、グローバルなユーザーに対する適応性を高めることができます。
感情分析: 音声データから感情を分析するタスクは、カスタマーサポートやメンタルヘルス分野での応用が期待されます。MELD-Emotionのようなデータセットを活用することが考えられます。
音声対話システム: ユーザーとの自然な対話を実現するためのタスクに取り組むことで、オーディオLLMのインタラクティブ性を向上させることができます。
音楽や環境音の理解: 音楽のジャンル分類や環境音の認識など、非言語的な音声データに対する理解を深めるタスクも重要です。Clotho-AQAのようなデータセットを利用することができます。
教育分野への応用: 教育用の音声データを用いたタスク（例：音声によるクイズや学習支援）に取り組むことで、教育技術の向上に寄与することができます。
これらのタスクやデータセットに取り組むことで、オーディオLLMの応用範囲を広げ、さまざまな分野での実用性を高めることが可能です。