| 164単語 | 82単語 | |
| 話者適応 | 話者適応 | |
| mau | 91.64% | 85.57% |
| (2401/2620) | (2242/2620) | |
| mmy | 91.30% | 87.21% |
| (2392/2620) | (2285/2620) | |
| mnm | 89.85% | 85.76% |
| (2354/2620) | (2247/2620) | |
| faf | 91.72% | 88.44% |
| (2403/2620) | (2317/2620) | |
| fms | 89.05% | 86.03% |
| (2333/2620) | (2254/2620) | |
| ftk | 91.60% | 86.18% |
| (2400/2620) | (2258/2620) | |
| 平均 | 90.86% | 86.53% |
| (14283/15720) | (13603/15720) |
表4と表8，表5と表 9，表6と表 10の比較より，音素数に偏りを持つ学習データを用いることで， 話者適応と全ての混合HMMにおいて認識精度が向上することが確認できた．
本節で作成した音素数に偏りを持つ学習データは，混合HMMの比較を行うために 30個未満の音素を含んでいるが，より詳細な条件を用いて作成する ことで，更に認識精度を向上させることができると考えている．
| 10個未満 | 20個未満 | 30個未満 | ||
| 混合HMM | 混合HMM | 混合HMM | ||
| mau | 91.64% | 92.06% | 92.06% | |
| (2401/2620) | (2412/2620) | (2412/2620) | ||
| mmy | 91.30% | 91.11% | 91.11% | |
| (2392/2620) | (2387/2620) | (2387/2620) | ||
| mnm | 89.85% | 90.15% | 90.15% | |
| (2354/2620) | (2362/2620) | (2362/2620) | ||
| faf | 91.72% | 92.60% | 92.60% | |
| (2403/2620) | (2426/2620) | (2426/2620) | ||
| fms | 89.05% | 89.54% | 89.54% | |
| (2333/2620) | (2346/2620) | (2346/2620) | ||
| ftk | 91.60% | 93.40% | 93.40% | |
| (2400/2620) | (2447/2620) | (2447/2620) | ||
| 平均 | 90.86% | 91.48% | 91.48% | |
| (14283/15720) | (14380/15720) | (14380/15720) |
| 10個未満 | 20個未満 | 30個未満 | ||
| 混合HMM | 混合HMM | 混合HMM | ||
| mau | 89.20% | 90.11% | 90.76% | |
| (2337/2620) | (2361/2620) | (2378/2620) | ||
| mmy | 88.44% | 89.24% | 89.89% | |
| (2317/2620) | (2338/2620) | (2355/2620) | ||
| mnm | 87.98% | 88.40% | 88.09% | |
| (2305/2620) | (2316/2620) | (2309/2620) | ||
| faf | 89.92% | 90.95% | 90.76% | |
| (2356/2620) | (2383/2620) | (2378/2620) | ||
| fms | 87.82% | 88.63% | 89.35% | |
| (2301/2620) | (2322/2620) | (2341/2620) | ||
| ftk | 89.69% | 91.15% | 92.10% | |
| (2350/2620) | (2388/2620) | (2413/2620) | ||
| 平均 | 88.84% | 89.75% | 90.16% | |
| (13966/15720) | (14108/15720) | (14173/15720) |
通常の学習データを用いた実験と音素数に偏りを持つ学習データ実験の6話者の 平均誤り率を示す． 164単語の学習データの結果を図12に，82単語の学習データの結 果を図13に示す．
実験結果より，音素数に偏りを持つ学習データを用いることで， 話者適応と全ての混合HMMにおいて認識精度が向上することが確認できた．
本節で作成した音素数に偏りを持つ学習データは，混合HMMの比較を行うために 30個未満の音素を含んでいるが，より詳細な条件を用いて作成する ことで，更に認識精度を向上させることができると考えている．
![\fbox{
\includegraphics[scale=0.32]{eps/result2_164.eps}
}](img155.png)
![\fbox{
\includegraphics[scale=0.32]{eps/result2_82.eps}
}](img156.png)