実験は特定話者認識および不特定話者認識の２つの様式で行なった。単語の HMMは音素のHMMを連結して作成した。また音素のHMMの学習データには、特定 話者認識の場合はテストデータと同一話者の2620単語発声を使用し、不特定話 者認識の場合は評価話者とは別の男性話者12名の736単語発声を利用した。単 語のperplexityはtrigramで4.0、 bigramで13.9である。テストデータは、国 際会議の問い合わせのタスクの261 文で、話者はナレータ１名である。実験条 件を表 4.5 にまとめる。なお、テストデー タの先頭と最後には約200msのポーズ区間がある。また、 trigramの連鎖確率 値は、 ATRの対話データベース [10]のなかから国際会議の予約に関するデータ約1万2千文章、約17万 単語（3.3.1節参照）にテストデータのテキストを加えて計算した。 したがって認識実験は text-closedの実験になる。ただしテキストデータ中の「あ のー」、「えーと」などの間投詞は削除している。
| 音素モデル | Continuous mixture HMM, diagonal |
| Mixture数 | 最大14（各音素によって変化） |
| 1音素あたりの状態数 | 4-state 3-loop left-right model |
| 使用パラメータ | LPC ケプストラム16次 + パワー |
+  パワー+ケプストラム16次 |
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| ウインド幅 | 20ms |
| フレーム周期 | 5ms |
| HMMの学習音声 | |
| （特定話者認識） | テストデータと同一話者の |
| 2,620単語発声 | |
| （不特定話者認識） | 男性話者12名の736単語発声 |
| 音素カテゴリ数 | 52音素 |
| 認識単語数 | 1,567 |
| ビーム幅 | 4,096 |
| 継続時間制御 | なし |
| 実験文数 | 261文,話者1名 |
| 発声様式 | 朗読発話（連続発声） |
| 発声内容 | 国際会議の問い合わせ |
| 単語trigramの値の | 約1万2千文章 171,978単語 |
| 推定に使用した | テストデータのテキストを含む |
| テキストデータ量 | （間投詞は削除） |
| 単語trigramのperplexity | 4.0 |
| 単語bigramのperplexity | 13.9 |
| フロアリングの値 | exp(-1000.0) |
| 言語尤度と音響尤度の | 1 |
結合値  |