の専門分野における用語の認識精度に課題を抱える深層学習により高い性能を発揮している汎用音声場合がある．特定のドメインに適応した音声認識モ認識モデルは，ドメインに適応した出力を行うにはデルの研究はこれまでに多く進められてきた[3][4]．ファインチューニングによる追加学習を必要としてドメイン適応の手法として従来はそのドメインにおいる．先行研究では大規模言語モデルと制御音声合ける実際の音声コーパスやクラウドソーシングを用成を用いたデータ拡張による音声認識モデルのファいたファインチューニングが行われてきた[5][6]．インチューニング手法が提案されているが，コストしかし，これらのデータを収集するには多くの費用と未知語の学習の面で課題が残る．本研究では単語と時間がかかり，この手法による学習は容易ではのみの制御音声合成を結合した音声データを用いたない．低コストかつ，高品質なファインチューニング手法そこで，低コストなドメイン適応の手法として大を提案する．実験では既存手法と比較して，提案手規模言語モデルと制御音声合成を用いたデータ拡張法によるファインチューニングは1/3程度の学習コによるファインチューニングが提案されている[7]．ストでより多くの未知語を学習することができるこここでは学習したい単語（以下，ターゲット単語)とを示した．を含む文を大規模言語モデルを用いて生成し，その文を制御音声合成により音声化して学習データを拡

張する．しかし，この手法は学習データ全体に占め会話における同音異義語や外来語・固有表現等のるターゲット単語の割合が小さく，学習が非効率でテキスト上での表記は，会話が行われるドメインやあると考えられる．また，文脈を考慮した学習をす文脈に依存して異なる場合がある．そのため，音声るという近年の音声認識モデルの持つ性質により，認識モデルはそれが使用されるドメインに適応され学習に使用した例文の文脈を過学習し，未知の音声ることが望ましい．たとえば医療や法律などの専門データでは学習した単語を書き起こすことができな分野では，固有の略語や特有の言い回しが多用されいことが懸念される．過学習を低減するためにはさるため，正しく認識できなければ実運用での信頼性らに文のバリエーションが必要となり学習コストもを損なう可能性がある．また，会社やチームなどの膨らむ．より詳細なドメインにおいては書き起こし結果とし本研究では単語のみの合成音声を結合した学習て出力したい固有名詞や所属人物などの単語が学習データを用いることで，既存手法よりも効率のよい済み音声認識モデルの学習データに含まれない場合ターゲット単語の学習を提案する．これにより，従もある．来の手法で課題となっていた文脈や隣接単語の影響深層学習や自己注意機構などの手法により，音を最小限に抑えつつ，専門用語や頻出単語を効率よ声認識モデルは高性能な音声認識精度を実現したく増強できる．実験では提案手法が(1)既存手法と[1][2]．しかし，汎用モデルとしての音声認識モデ比較してより多くのターゲット単語を音声認識結果―1997―.に反映できること，(2)学習コストの面でも大規模言語モデルや音声合成の呼び出しコストに加え、学習に必要なステップを低減し、低コストな学習を可能にすることを示した．