本研究では新聞記事を要約する都々逸を生成し，歌わせる手法を開発した．具体的には，新聞記事の見出しを都々逸のモーラ数に合うように修正して教師データを作成し，T5 を訓練してモーラ数制約を加えたビームサーチにより都々逸を自動生成する．その結果，約 96% の記事に対して定義通りの都々逸を生成することができたが，要約としての品質は，比較として行った見出し生成訓練により自動生成した見出しに比べ, ROUGE-1 の prec が同程度，recall が約半分となった．また，DiffSinger に改良を施すことで従来のものよりロングトーンが安定した都々逸音声を作成することに成功した．
