一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS
社団法人 電子情報通信学会

信学技報
IEICE Technical Report
LOIS2022-58(2023-03)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

浴室空間でのスマートサービス提供に向けた音声認識の予備的評価
定光 郁斗†陳思楠†

中村 匡秀†,†† 佐伯 幸郎†††† 神戸大学 〒657-8501 神戸市灘区六甲台町 1-1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒103-0027 東京都中央区日本橋 1-4-1††† 高知工科大学 〒782–8502 高知県香美市土佐山田町宮ノ口 185
E-mail: †ikuto.sadamitsu@gmail.com, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp,††††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp
あらまし

近年，音声認識を利用したスマートサービスが増加しており，スマートフォンと連携して生活の質を向上させている．我々の研究グループでは，スマートフォンと給湯器を連携し，付加価値の高い音声認識を利用したサービスの検討を，給湯器メーカーであるノーリツと共に行っている．その中で，浴室環境での音声認識の実用性が不明
であることが問題となった．本研究では浴室空間で様々な浴室環境を考慮した音声認識実験を行い，浴室での音声認識の実用性を評価した．環境の膨大な組み合わせ数，肉声での実験に要する過度な労力，音声認識精度の目視による評価の不十分さといった課題があったが，直交表を利用した組み合わせの数の削減，スピーカー音声での実験による効率化，分散分析での評価・検定といったアプローチで大学構内に再現した浴室環境で実験を行った．実験結果から，浴室環境を考慮すれば音声認識は実用可能であり，サービスとして検討可能であると考えられる．
キーワード

音声認識，浴室環境，直交表，分散分析

Preliminary Evaluation of Speech Recognition for Smart Service Provision in
Bathroom Space
Ikuto SADAMITSU† , Sinan CHEN† , Masahide NAKAMURA†,†† , and Sachio SAIKI†††† Kobe University Rokkodai-cho 1-1，Nada-ku，Kobe，Hyogo 657-8501 Japan†† Riken AIP 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027 Japan††† Kochi University of Technology, 185 Miyanokuchi, Tosayamada, Kami City, Kochi 782-8502, JAPANE-mail: †ikuto.sadamitsu@gmail.com, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp,††††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp
Abstract In recent years, smart services using voice recognition are increasing, and they are improving the qualityof life by linking with smartphones. Our research group is working with Noritz, a manufacturer of water heaters, toexamine services that use voice recognition with high added value by linking smartphones and water heaters. Amongthem, it became a problem that the practicality of speech recognition in the bathroom environment was unclear. In
this study, we conducted speech recognition experiments considering various bathroom environments in a bathroom
and evaluated the practicality of speech recognition in bathrooms. There were problems with the enormous numberof combinations of environments, the excessive eﬀort required for experiments with human voice, and insuﬃcient visual evaluation of speech recognition accuracy. Experiments were conducted in a bathroom environment reproduced
in a university campus by approaches such as eﬃciency improvement by experiments and evaluation and testing byanalysis of variance. From the experimental results, it is considered that speech recognition is practical and can beconsidered as a service if the bathroom environment is taken into account.
Key words Voice Recognition, Bathroom Environment, Orthogonal Table, Analysis of Variance- 83 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2023 by IEICE

備として音声認識を利用したスマートサービスと研究背景，技1. は じ め に

術的課題について述べる．3 章では課題を受けての提案手法，

近年，音声認識を利用したスマートサービスが増加している．

アプローチを説明し，4 章で予備実験と本実験の実験的評価をそれらはスマートフォンと連携し，利用者が音声で命令を出す

行う．5 章では評価から考察を述べ，最語に 6 章でまとめととと，命令に従い解決策を実行する機能で，人々の生活の質を向もに今後の課題を述べる．

上させている．我々の研究グループでは，給湯器メーカーであ

2. 準るノーリツと共同研究を行っており，アプリ操作による命令や備

2. 1 近年の音声認識を利用したスマートサービスの増加

対話から浴室環境を個人に適したものにしてくれる，付加価値の高い音声認識を利用したサービスを検討している．研究開発

近年，音声認識を利用したスマートサービスが増加していの中で実際のユースケースを想定した浴室環境での音声認識はる [1]．例として Apple の Siri，Amazon の Alexa などが挙げ

可能なのか不明であることが問題となった．このような背景のられる [2] [3]．これらはスマートフォンと連携したサービスで，

もと，浴室に依存した環境の中で，音声認識率を確かめる実験

スマートフォンから音声で命令を出すと，命令に従い解決策をを行う．本研究では，浴室空間で様々な環境要因を考慮した音

実行してくれる．例えば，音声認識を通して「電気をつけて」

声認識実験を行い，浴室での音声認識の実用性を評価することと命令すると，部屋の電気を自動で点灯し，「7 時に起こして」を目的とする．また，どういった環境要因が認識率に影響を与と命令すると，自動で 7 時にアラームを設定する．これらの音

えており，どのような環境下であれば音声認識が実用に耐え得

声認識サービスは人々の生活の質を向上させている．

るのかを明らかにする．上記の実験を行う過程で環境の膨大な2. 2 浴室空間におけるスマートサービス

組み合わせ数，肉声での実験に要する過度な労力，音声認識精

我々の研究グループでは給湯機メーカーであるノーリツと共

度の目視による評価の不十分さが課題として出てきた．これら

同研究を行っており，スマートフォンと連携可能な給湯器の研の課題を受け，提案手法では 3 つのアプローチを行う．

究開発を行っている．音声での命令によるアプリ操作やデバイ

A1: 直交表を活用した実験計画

スとの対話を通じて浴室環境を個人に適した環境に変化させる

浴室環境における音声認識に影響を与え得るデバイス，湯はことは，浴室空間に高い付加価値を生み出すことに繋がる．そり/状態（シャワー），防水パック，換気扇，距離の 5 つの要因のため，浴室空間における音声認識を利用したサービス提供のを洗い出したが，これら全ての組み合わせを考慮して実験を行実現が求められている．

うと，膨大な試行回数となってしまうため，実験の試行回数を研究開発の中で実際のユースケースを想定した浴室環境での効果的かつ最小限にする実験計画のツールである直交表を活用

音声認識は可能であるか不明であることが問題点として挙げら

し，8 種類の環境を設定した．

れた．例として「iPhone 利用者でシャワーを出しているとき」，

A2: 録音音声を活用した実験手法の設計「Android 利用者で入浴中にデバイスを保護する防水パックを18 種類の入力内容を設定し，1 回ずつ発声する時間を測定し使用しているとき」などの場合，音声認識が浴室外と同様に可たところ，1 分強の時間がかかった．これを 8 種類の環境で試能かどうかは不明である．また，開発研究において，浴室環境

行回数を重ねるのは，被験者に身体的にも精神的にも過度な労を構成する様々な環境要因のうちどの要因の変化が認識率に影力が伴うと判断し，今回は録音した音声をスピーカーで流すこ響を与えているのかのデータが必要である．これらの背景から，とによって効率化させる．

浴室に依存した環境の中で，音声認識率を確かめる実験を行う．

2. 3 技術的課題

A3: 分散分析を用いた評価・検定

浴室環境での様々な環境要因を考慮した音声認識実験は容易

実験結果のデータの平均値を単なる目視で比較すると差があるかどうかの明確な基準がない．そこで評価する指標として分ではない．本研究では以下の 3 つの課題に着目する．

散分析を用いた検定を行う．

課題 P1: 環境の膨大な組み合わせ数以上のアプローチのもと，大学構内で再現した浴室環境で実浴室という場所に依存した環境は多数存在する．環境を設定験を行った．まずは予備実験として同じ被験者で 10 回の再生する中で，環境要因とその水準の数に応じて組み合わせが指数を行ったときの認識率のばらつきを確かめ，本実験で被験者が的に増えてしまう．その膨大な環境の組み合わせを全て実験す増えた場合の再生回数の指標とする．実験結果より大きなばらるのは過度な労力と時間を要する．組み合わせのパターンを考

つきはなかったため，本実験では再生回数を 5 回とする．

え，効率化することは必要不可欠である．

本実験では被験者 10 名（男性 5 名，女性 5 名）の声を 5 回

課題 P2: 肉声での実験に要する過度な労力ずつ再生し，得られた実験結果を分散分析で検定し，有意差を課題 P1 を解決し，組み合わせを減らせたとしても限界はあ確かめる．実験結果よりデバイス，湯はり/状態（シャワー），る．音声入力するコマンドにも種類があることを考慮すると，防水パック，距離には有意差があり，統計的に音声認識に影響

試行回数と実験時間が被験者にとって肉体的・精神的に負担のを与えていると示すことができた．考察として浴室環境を考慮大きい実験となってしまう．よって肉声で実験を行うのは困難

すれば音声認識は実用可能であり，サービスとして検討可能でと考えられる．

あると考えられる．

課題 P3: 音声認識精度の目視による評価の不十分さ

本論文の以降の構成は次のとおりである．2 章では本論の準- 84 -

様々な組み合わせで実験を行い，データが取れたとしても，—2—

適切な統計的手法を用いなければ音声認識精度に影響を与える

表1 直 交環境要因を特定することは困難である．目視による比較ではなᐇ㦂㻺㼛㻚 㻲㻝㻦䝕䝞䜲䝇表㻲㻞㻦‫‮‬䛿䜚㻛≧ែ 㻲㻟㻦㜵Ỉ䝟䝑䜽㻲㻠㻦᥮Ẽᡪ㻲㻡㻦㊥㞳㻝 㼍㼚㼐㼞㼛㼕㼐㻝䛒䜚㻛ධᾎ୰ືస୰㻝㻡㼏㼙㻞 㼍㼚㼐㼞㼛㼕㼐㻝䛺䛧㻛䝅䝱䝽䞊

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3. 1 研究の目的㻣 㼕㼜㼔㼛㼚㼑㻞䛒䜚㻛ධᾎ୰

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本研究の目的は，浴室環境で様々な環境要因を考慮した音声㻤 㼕㼜㼔㼛㼚㼑㻞䛺䛧㻛䝅䝱䝽䞊

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㻟㻜㼏㼙

く，有意な差があるかどうかを統計的に示せる明確な基準が必要である。

3. 提 案 手 法

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認識実験を行い，浴室での音声認識の実用性を評価することである．実験を通して，浴室のどんな環境要因が認識率に影響を与えるか，どのような環境下で音声認識が実用に耐え得るのかを明らかにし，浴室環境での音声認識の実用性を評価する基礎

3. 2. 2 A2: 録音音声を活用した実験手法の設計

データを創る．

入力内容をコマンド（選択，命令）と対話に分けて設定した．
表 2 に示す．

3. 2 アプローチ
3. 1 の目的を達成するために，実際の浴室環境においてス

表2 入力内容

マートフォンの音声認識機能を活用した実験的評価を行う．

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2. 3 の課題を受けて，アプローチを示す．
3. 2. 1 A1: 直交表を活用した実験計画
多様な利用者・ユースケースを想定し，浴室環境における音࿨௧᫂᪥䛾ኳẼᩍ䛘䛶ᗘ䜢ୖ䛢䛶䝅䝱䝽䞊䜢ฟ䛧䛶㡢ᴦ䜢ὶ䛧䛶
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声認識に影響を与え得る 5 つの要因を洗い出した．

F1: スマートフォン機種の違い
ユースケースとしても多様なスマートフォンが使用されることが考えられるため，機種によって音声認識エンジンやマイク性能に違いがあるのか確かめる．

F2: 浴室の利用状態の違い
シャワー使用中と入浴中ではノイズによって認識率に違いがあるのか確かめる．

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実際のユースケースとして防水のためにスマートフォンにパックを被せるユーザーもいる．防水パックの遮音性によって認識率に違いがあるのか確かめる．

F4: 浴室換気扇によるノイズ
ユースケースとして浴室で換気扇をつけていることが考えられる．その微小なノイズは音声認識に影響するのか確かめる．

今回の実験ではスマートサービス提供のため完全回答で認識F5: 発話音源からスマートフォンまでの距離
スマートフォンと発話者の距離はどのくらいが適切なのか確かとする．また，スマートフォンの変換エンジンによる誤変換はめる．

考慮しない．

2 に示す入力内容を 1 回ずつ発声し，時間を測定したところ

これら 5 つの環境の全ての組み合わせを試すと1 回目は 1 分 6 秒，2 回目は 1 分 14 秒の時間がかかった．これ

F 1 × F 2 × F 3 × F 4 × F 5(通り)を表 1 の直交表の 8 種類の環境で試行するため，1 度の実験に
約 10 分弱の時間を要する．試行回数を重ねることを考慮すれの実験が必要となり，膨大な数となってしまう．
この課題を受けて，今回の実験では直交表を活用する．直交ば，被験者は長時間，浴室で繰り返し発声しなければならない．

表とは実験の回数を効果的かつ最小限にする実験計画のツール

これは被験者にとって身体的にも精神的にも過度な労力を要すである [4]．各要因（F1，F2 など）の値（水準）が満遍なく実ると考えられる．よって今回は録音した音声をスピーカーで流験に現れ，任意の 2 列の水準の組み合わせが網羅され，かつ均すことによって効率化を図る．騒音計を活用し，スピーカーか等に現れるように設定する．これによって実験回数を大幅に削

ら流れる音声を日常会話と同じデシベル数に合わせる．浴室外減することが可能になる．今回の実験で作成した直交表を表 1

でスピーカーから音声認識を行った場合，どのデバイスでも認に示す．

識率は 95% を超えていた．この数値なら音源を肉声からスピー- 85 -—3—

カーに変更することが可能であると考えられる．これによって被験者は 1 度声を録音するだけでよく，時間と労力が大幅に削

•

距離

・15cm

減される．

・30cm

3. 2. 3 A3: 分散分析を用いた評価・検定水準の異なる 2 つのデータがあるとき，水準の違いによって認識率に差があるかどうかを調べたい．しかしながら，水準の

•

防水パック

・簡易防水ソフトケース（スマートフォン用）

平均値を単なる目視で比較すると差があるかどうかの明確な基準がない．そこで評価する指標として分散分析を用いた検定を•騒音計行う．水準の違いによる認識率のばらつき（群間変動）と同・サンワサプライじ水準での認識率のばらつき（群内変動）を比較する (図 1 参・日常会話と同じ 60 デシベルに設定 [7]CHE-SD1照) [5]．

•

スピーカー

・AnkerSoundCore2

4. 2 予 備 実 験
まずは予備実験として同じ被験者で 10 回の再生を行ったときの認識率のばらつきを確かめ，本実験で被験者が増えた場合の再生回数の指標とする．実験手法として著者の声で 3. 2. 2で設定した 18 種類の入力内容を 1 回録音する．3. 2. 1 で設定した直交表の 8 種類の環境を大学構内で再現した浴室環境で構築し，各環境で録音した音声をスピーカーから再生し，スマー
トフォンで認識する実験を 10 回行う．実際に構築した浴室環境の写真を図 2 に示す．左がシャワー中の浴室であり，右が浴槽にお湯を張っている浴室である．

図 1 郡間変動と群内変動

要因の効果が大きければ，群間変動は群内変動に対して大きくなり，認識率に有意な差があると統計的に示すことができる．今回の実験ではエクセルのデータ分析ツールの一元配置分
散分析を活用し，著者の定める有意水準と分析の結果得られた
図2 浴室環境

P 値を比較することで統計的に有意な差があるかどうか確かめる [6]．

予備実験で得られた結果を図 3 に示す．

4. 実験的評価

図 3 より，同じ環境要因の中でも認識率に最大約 25% の差があることが分かった（実験 8）．また同じ実験環境の中で認識

4. 1 実 験 環 境

率が一定の実験もあった（実験 7）．これらの結果より本実験で今回の実験の環境要因を示す．

•

は試行回数を 1，2 回では不十分だが 10 回の必要はないと考えデバイス

・Android 端末 1: Google Pixel 7（2022 年 10 月 13 日発売）

られるので 5 回とする．

4. 3 本 実 験・Android 端末 2: AQUOS SENSE6（2021 年 11 月 4 日発売）
・iPhone 端末 1: iPhone14（2022 年 9 月 16 日発売）
・iPhone 端末 2: iPhoneSE3（2022 年 3 月 18 日発売）

本実験では被験者 10 名 (男性 5 名，女性 5 名) の声で 3. 2. 2で設定した 18 種類の入力内容を 1 回ずつ録音する．3. 2. 1 で- 86 -—4—

離が有意水準 0.05 を下回っているので有意差があることが分かる．換気扇については有意水準を上回っているため有意差はないが，サンプルサイズをさらに大きくして，検出力を高めれば有意差が生じる可能性がある．しかしながら，スマートサー
ビス提供のことを考えれば膨大なサンプルサイズで初めて有意差が出る程度であれば考慮しなくてよい．今回の実験は男性 5名，女性 5 名で行ったので，性別でも分散分析を行ったが有意差はなく，性別は認識率に影響しないことが分かった．

iPhone 端末 2 において浴室環境が音声認識にとってプラスであるシャワーなし，防水パックなし，換気扇なし，距離が 15cmの実験 7 の平均認識が 96%，浴室環境が全てマイナス要因の実
図3

予備実験結果験 8 の平均認識率が 38.3% と多くの浴室環境が原因で認識率が低下していることが分かる．

設定した直交表の 8 種類の環境を大学構内で再現した浴室環境

最も大きく影響していたデバイスの個体差に着目し，4. 1 でで構築し，各環境で録音した音声をスピーカーから再生し，ス発売日を見ると，モデルが新しいほど認識率が高いことが分

マートフォンで認識する実験を 5 回ずつ行う．得られた実験結

かる．

果を分散分析で検定し，有意差を確かめる．本実験で得られた

5. 考

結果を箱ひげ図を図 4 に示す．

察

本実験から得られた結果から，浴室環境を考慮すれば音声認
識は実用可能であり，サービスとして検討可能である．
最も影響の大きかったデバイスにおいて，最新モデルの An-

droid 端末 1 の平均認識率が 82.3%，型落ちモデルの Android
端末 2 の平均認識率が 36.4% と大きな差はあったものの，An-

droid 端末 1 と同時期に発売された iPhone 端末 1 の平均認識率が 79.4% と現在の最新モデルであれば，浴室環境での音声認識として十分な認識率があった．つまり現行の最新モデルであれば浴室環境での音声認識に耐えると考えられる．世間的な最新モデルの保有率は高くないないが，年数が経てば現行の最新モデルも型落ちモデルとして扱われ，機種変更などにより世間的なスマートフォンのモデルも新しくなる．今後新たにリリー
スされるスマートフォンの音声認識機能が現行機種と比較して

図 4 本実験箱ひげ図

低下しないと仮定すると，将来的に，ユーザが所持するデバイ
本実験の結果を分散分析で検定し得られた P 値を表 3 示す．

スの音声認識精度の差は，浴室環境での音声認識サービスの実

今回は有意水準を 0.05 に設定したので，P 値が 0.05 を下回っ

行に大きな影響を与えない程度に縮まると考えられる [8] [9]．

ていれば有意差がある．また大きく下回るほど有意差が大きく，次に影響の大きかった湯はり/状態において，シャワーなし/入その環境要因が音声認識に与える影響として大きいことになる．

浴中の平均認識率が 77.1%，シャワー中の平均認識率が 55.5%であった．浴室環境として大きな差があり，サービス検討の際

表3 P

はシャワーを出している間は音声認識を使用しないなど考慮す値ることが望ましいが，ユースケースを考えた際にシャワーをしながら音声認識を使用するより，浴槽に浸かり入浴中に音声認識を使用することの方が多いと考えられるので，実用性としては十分な認識率といえる．
防水パックにおいて，被せていない場合の平均認識率が75.7%，被せている場合の平均認識率が 56.9% であった．この浴室環境が最も考慮すべき点であると考える．防水機能のあるデバイスは増えてきているが，世間的にデバイスと水を接触させることに対する嫌悪感はある．実際のユースケースでも防水
パックでデバイスを保護して浴室に持ち込むことも多い．
以上のことを踏まえて実験 1 に着目したい．防水パックを被得られた P 値からデバイス，湯はり/状態，防水パック，距せている場合の，有意差のない換気扇以外は全てプラス要因の- 87 -—5—

環境となっている実験 1 の平均認識率は 88.1% であった．つの環境を評価できる手法を取り入れ，より精度の高い結果を得

まり，防水パックを被せていても，影響の大きいデバイスと湯ることである．今回は予備的評価であったが，実際に浴室でのはり/状態の環境がよければ，サービスとして申し分のない認サービスを提供する際は，新しい手法を取り入れたさらに精度識率であるということである．前述したようにデバイスと湯はの高いデータが必要となる可能性がある．
謝辞り/状態はユースケースを考えれば問題ないので，浴室環境を

本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,

考慮すれば音声認識は実用可能であり，サービスとして検討可

JP20H05706,

能であると考えられる．

JP19K02973, 特別研究員奨励費 22J13217，および，立石科

JP20H04014,

JP20K11059,

JP22H03699,

学技術振興財団の研究助成を受けて行われている．

5. 1 提案手法の利点
今回の実験の最も大きな利点は，効率化にあると考える．64
種類の実験を直交表を活用し，8 種類の実験で最小限かつ効果的にデータを得られた．音源を肉声からスピーカーに変えることで，被験者の肉体的・精神的負荷を抑えることに成功した．
この 2 つの手法をとっても，浴室で予備実験と本実験を合わせて合計 480 回の音声を流し，データを得ることは容易ではな
かった．どちらか 1 つでも欠けていたら，現実的に不可能な実験であった．分散分析を用いた評価・検定についても効率化したことによってとれた手法であるといえる．直交表を活用せずに，全ての組み合わせの実験を行っていれば，全ての環境要因の組み合わせのデータがあるがゆえに，数値を比較するだけで明確な差が分かるので，膨大な量のデータを愚直に比較するといった手法しかとれなかった．今回は効率化したことで，明確な基準を設けることが困難となり，分散分析を用いた評価・検定という手法をとることができた．スマートサービス提供に向けた音声認識の予備的評価としては十分なデータと評価方法か
ら，統計的な結果が得られたといえる．

5. 2 提案手法の限界

文

献[1] 辻野孝輔，栄藤稔，礒田佳徳，飯塚真也，“実サービスにおける音声認識と自然言語インタフェース技術 (< 特集> 音声対話シス
テムの実用化に向けて)，” 人工知能，vol.28，no.1，pp.75–81，
2013．
[2] “Siri-Apple,” https://www.apple.com/jp/siri/. accessed
January 23, 2022.
[3] “Amazon-Alexa,”
https://developer.amazon.com/ja-J
P/alexa. accessed January 23, 2022.
[4] 柏村孝義，白鳥正樹，于強，国府田勲，“実験計画法, 数理計画法を用いた構造最適化，” 日本機械学会論文集 A 編，vol.62，
no.601，pp.2180–2185，1996．
[5] “一 元 配 置 分 散 分 析 の 計 算 方 法,” https://sigma-eye.com/2019/04/10/ichigen-bunsanbunseki/． accessed January
23, 2023．
[6] 小島隆矢，Excel で学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリ
ング，株式会社 オーム社，2003．
[7] 白石君男，神田幸彦，“日本語における会話音声の音圧レベル測定，” Audiology Japan，vol.53，no.3，pp.199–207，2010．
[8] 榎本慧太，“中古スマートフォンの価格形成要因分析，” Master’s
thesis，慶應義塾大学大学院経営管理研究科，2017．
[9] “[2022 年] 日本の iphone・android シェア率調査結果,” https://simchange.jp/post-164095/． accessed January 23,
2022．

5. 1 で述べたように，今回の実験の最大の利点は効率化にあった．しかしながら，音声認識に影響を与え得る環境要因を増やしたとき，この手法には限界がある．例として新しく 2 水
準の要因が 5 つ，4 水準の要因が 1 つ出てきたとすると，直交表を活用しても今回の実験の倍の 16 種類の環境での実験が必要となる．今回の 8 種類の環境での実験でさえ，データを集めることは容易ではなかった．おそらく倍の量となると，音源から音声を流し続ける実験者の労力や，かかる時間のことも考えれば，新しい手法を取り入れることは必要不可欠だろう．また実際のユースケースとして，肉声でスピーカーのように毎回同じ音量・音程で話し続けることは困難であるので，肉声であることを考慮した新しい手法を取り入れることができれば，さらにユースケースに即した結果が得られる可能性がある．

6. ま と め
本研究では，浴室環境で様々な環境要因を考慮した音声認識実験を行い，浴室での音声認識の実用性を評価した．またその中で，浴室のどんな環境要因が認識率に影響を与えるか，どのような環境下で音声認識が実用に耐え得るのかを明らかにし，浴室空間での音声認識の実用性を評価する基礎データを創った．
得られた結果の考察から，多くの環境要因が音声認識に影響を与えているが，浴室環境を考慮すれば音声認識は実用可能であると考えられる．
今後の課題は，今回の実験よりもユースケースに即した多く- 88 -—6—