本研究提出了一种新的数据增强框架，用于解决口语对话系统在特定用户群体交互时的数据匮乏问题。通过利用大语言模型提取说话者风格和模拟对话行为历史，生成更丰富和个性化的对话数据。实验证明该方法有效，能促进对话系统的发展。