考察

単語のモーラ数、モーラ位置で母音を分類して、モデルの学習を行い、そのモデルを 使ってセグメンテーションすることで精度の向上がみられ、本手法の有効性が認 められた。特に精度の向上が見られたのは母音−母音間で、平均で13ms精度が 向上した。 母音と他の音素の音素境界の認識精度の向上は見られなかった。 これは音素境界における特徴パラメータの変化が大きいために、モーラ情報を使 わなくても音素境界位置の認識精度が良いためだと思われる。

今後の課題として分析パラメータの最適な実験条件を見つける必要がある。 また、母音だけでなく全ての音素をモーラ情報を使って分類し、モデルの学習 を行い、そのモデルを使ってセグメンテーションを行う必要がある。