如何にして対象の音声言語の音声データから，その言語において言語学的に妥当な文字記号の体系を機械に創り出させるか．この問いに答えるべく，本研究では深層ベイズに基づく機械学習手法を提案する．提案手法では，世界の言語の音素数の報告データをもとに，文字記号の種類数の弱情報事前分布を導入する．これにより，従来研究のように，文字記号の種類数に関する事前の仮定に無限や定数を無理に持ち出すことなく，対象言語が持ち得る文字記号の種類数を推定しながら，その言語の文字記号の体系を創出することが可能になる．実験により，提案手法の文字体系と人手で創られた文字体系に，従来手法と比較してより強い対応が示された．

世界の7,168言語の93％程度が文字体系を確立しておらず，話しことば（音声）を主とする口頭言語に分類される[1,2,3]．このことから，自然言語の総体として最も「自然」な状態は音声の形式といっても過言でない．しかし，自然言語処理の分野はこれまで，専らテキストという人手で整形された二次的なデータ形式で自然言語を扱ってきた．結果として，その殆どの技術がテキスト資源の豊かなごく一部の言語にしか適用できない現状がある．より包摂的な言語技術の実現を目標に，音声から直接，音素に相当するような一種の文字記号（以下，文字とする）の体系を機械に創出させる「音響単位発見」という基礎タスクがある．それを通じて得られた文字体系をもとに，ブートストラップ方式に自然言語処理を展開することが見込まれる[4]．また，その過程が人間の第一言語獲得と相通ずるため，発達認知科学への貢献も期待されている[5]．音響単位発見でモデル化の対象となる音素体系は，図1のように，どの言語でも有限小数個で構成される．しかし，第2節で詳述するように，従来手法には，文字の種類数を潜在的に無限，あるいは事前指定の定数とするなど，極端な仮定があった．そこで本研究では，音素の実態により即した文字体系の獲得手法を提案する．より具体的には,本研究では深層ベイズというベイズ推論と深層学習を融合させたアプローチにより，「音素らしい種類数」の事前知識を考慮しつつ，文字体系の獲得を可能にする手法を提案する．そして従来手法との比較実験により，提案手法が創り出す文字体系が，人手で創られた文字体系とより強く対応することを示す．