今回の実験では、冗長語や言い直しを音素モデルでスキップする方法が garbageモデルより高い認識性能が得られた。これは、言語モデルが適応でき ない音声区間は音素モデルで対応したほうがgarbageモデルで対応するより認 識性能は高くなることを示している。しかし、この音素スキップの方法は garbageモデルより一般的に広いビーム幅が必要になると考えられる。したがっ て、語彙数が多い場合やビーム幅が小さい場合、garbageモデルのほうが認識 性能は高くなる可能性があると思われる。
