Die Forschenden aus Deutschland und Taiwan erstellen jeweils umfangreiche Datensätze mit Aufnahmen unterschiedlicher regionaler Dialekte. Dazu sammeln sie tausende von Aufnahmestunden und ergänzen sie mit Angaben zur Stimmung und Region. Mit diesen Datensätzen trainieren sie auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Modelle, Sprache in Text zu übersetzen und Gefühle zu erkennen. Dabei ordnen sie jede Dialektgruppe einem eigenen Spezialmodul zu. Ein Test mit echten Dialogen hilft dabei, die Technologie zu optimieren. Der dabei entstehende Demonstrator soll zudem Nutzerfeedback automatisch verarbeiten und seine Ergebnisse so weiter verbessern können. Die Forschenden veröffentlichen das trainierte Modell, sodass es beispielsweise zur Verbesserung von Kundenservice, Barrierefreiheit und Bildung genutzt werden kann.