実験結果を表4， 5， 6， 7 に示す．表中のmau，mmy，mnmは男性話者であり，faf，fms，ftkは女性話者である．表 4は，音響パラメータにMFCC，共分散行列にDiagonal Covariance を用いた同音異義語の誤り率，表5は，音響パラメータにFBANK， 共分散行列にDiagonal Covarianceを用いた同音異義語の誤り率，表 6は，音響パラメータにMFCC，共分散行列にFull Covarianceを用 いた同音異義語の誤り率，表7は，音響パラメータにFBANK，共分 散行列にFull Covarianceを用いた同音異義語の誤り率，の結果である．
実験より以下の結果を得た．
同音異義語の平均認識率は，HMMにアクセントtriphoneモデル，音響パ ラメータにMFCC，共分散行列にFull Covarianceを用いた実験において， 最も高い値，平均89%が得られた（表6）．しかし，男性話者の平均と女性話者 の平均では，音響パラメータによって結果が異なる．男性話者の平均で は，HMMにアクセントtriphoneモデル，音響パラメータにMFCC，共分散 行列にFull Covariance を用いた実験で，認識精度92%が得られた（表6）．女 性話者の平均では，HMMにアクセントtriphoneモデル，音響パラメータ にFBANK，共分散行列にFull Covariance を用いた実験で，認識精度 94%が得られた（表7）．
男性と女性を比較すると，女性話者のほうが認識率は高い．しかし男性 話者においては，MFCCはFBANKより認識率が高い．しかし逆に女性話者 においては，FBANKはMFCCより認識率が高い．
平均の認識率をみると，MFCCはFBANKより同音異義語の認識精度がわず かに高いが差は小さい．また，男性話者はMFCCが有効であるのに対し， 女性話者ではFBANKが有効である．
どの実験条件においても，話者によって認識率が大きく異なる．例えば， HMMにアクセントtriphoneモデル，音響パラメータにFBANK，共分散行列 にFull Covariance を用いた実験では，fmsの認識率は100%であったの に対し，fafの認識率は91%であった（表7）．
多くの場合，アクセントtriphoneモデルの方がアクセントモデルより同 音異義語の認識率は高い．しかし，認識率が大きく改善されるのは，音 響パラメータがMFCCで共分散行列がFull Covarianceの男性話者のとき である．（誤り率が23%から8% に改善された（表6）． その他の実験では，大きな差はない．