本報告では、学習データ量に対するマルコフモデルの収束率につい て調査した。この結果マルコフモデルの連鎖確率の信頼性を調べる ためにはエントロピーだけでなく、頻度別出現率も調査する必要が あると思われる。また、特定話者の文節認識実験を行なった結果、 認識単位を単語とした場合、HMMの学習用の音声データが１つでも、 かなり高い認識率が得られること、そして単語のbigramの情報と組 み合わせることにより、text-openの正常所見でも86.5%、異常所 見では72.1%の文節認識率が得られることが示された。