Hỗ trợ phương ngữ đề cập đến khả năng nhận dạng giọng nói và tổng hợp giọng nói AI để nhận dạng và xử lý chính xác cách phát âm, từ vựng và ngữ điệu của các phương ngữ khu vực khác với ngôn ngữ tiêu chuẩn.
Hỗ trợ phương ngữ đề cập đến công nghệ cho phép AI giọng nói như nhận dạng giọng nói (ASR) và tổng hợp văn bản thành giọng nói (TTS) không chỉ xử lý ngôn ngữ tiêu chuẩn mà còn cả cách phát âm, từ vựng và ngữ điệu riêng cho từng phương ngữ khu vực. Phương pháp tiêu chuẩn ngành được cho là sẽ được áp dụng rộng rãi, chẳng hạn như học thêm dữ liệu âm thanh phương ngữ hoặc chuyển sang mô hình âm thanh dành riêng cho phương ngữ. Nhu cầu được cho là cao hơn đối với những công việc có nhiều tiếp xúc bằng giọng nói với người già và người sống ở khu vực nông thôn, chẳng hạn như trung tâm cuộc gọi, chăm sóc y tế/điều dưỡng và quầy chính quyền địa phương. Tuy nhiên, trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, ngay cả với các mô hình có độ chính xác nhận dạng cao cho ngôn ngữ tiêu chuẩn, khả năng nhận dạng sai có thể dễ nhận thấy ở các phương ngữ (chẳng hạn như phương ngữ Tohoku, phương ngữ Okinawa, phương ngữ Kansai, v.v.) và người ta nói rằng trong thực tế, người ta thường sử dụng kết hợp một mô hình chuyên biệt cho các phương ngữ cụ thể và một mô hình có mục đích chung. Về mặt chi phí, bạn càng hỗ trợ nhiều phương ngữ thì việc thu thập và tìm hiểu dữ liệu bổ sung càng tốn kém, vì vậy tốt nhất trước tiên bạn nên hiểu sự phân bổ các phương ngữ giữa những người dùng chính của công ty bạn, sau đó giới thiệu một số phương ngữ hạn chế.