本研究提出了MM-Eval评估数据集，评估大型语言模型在低资源语言（如蒙古语）中的表现。结果表明，模型在句法任务上优于语义任务，知识任务表现适度下降，显示出模型能够将高资源知识迁移至低资源环境。该数据集为低资源语言的自然语言处理提供了重要支持。

本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的文本转语音（TTS）系统，采用数据增强方法提升模型的泛化性和鲁棒性。实验表明，该系统在保证语音质量的同时，显著缩短了训练时间，并能在普通电脑上快速生成合格语音。