著者らは漢字の読み推定の学習・評価用コーパスとして「青空文庫振り仮名注釈付き音声コーパス」を構築し，2024年1月に国立国会図書館NDLラボから公開している．音声コーパスの構築においては音声と元テキストとの間の対応付けの成功率が最終的なコーパスのサイズに影響を及ぼす．本研究では対応付けの成功率を高めるため，OpenAIのWhisperにおいて，専門用語等の未知語の音声認識を高める目的で使用されるプロンプトを追加し，認識精度の改善を図ることで，コーパスの拡張を試みた．結果として7604万文字，4617時間の振り仮名注釈付き音声コーパスの構築に成功した．本コーパスは近日の公開を予定している．

近年の情報アクセシビリティ関連の法律[1,2]の施行により，従来の障害者に加えて高齢者，読み書きの困難者及び日本語の学習者に対しても配慮を求められるようになってきている．対応すべき情報アクセシビリティの中には，書かれている内容を読み上げソフトウェア等が正しく読めるようにすることが含まれる．こうした「読み」のアクセシビリティの向上のためには，より正確な読みを付与できる機械学習モデルを開発したり，読みの正確性を検証したりするための注釈付きデータセットが必要である．筆者らは，OpenAIが2022年に公開した高性能な音声認識モデルWhisper[3]を使って，視覚障害者情報総合ネットワーク「サピエ」[4]が視覚障害者に提供する音声デイジーのxmlデータと青空文庫[5]の公開作品のテキストデータから振り仮名注釈付き音ihttps://github.com/ndl-lab声コーパスを構築している．具体的には，音声データを文単位で分割して青空文庫のテキストデータ中の文への対応付けを行い，複数の音声認識候補と，単語の読み候補を相互に参照して読みの推定を行う．結果として，漢字の読みの推定情報を持つ，合計5545万文字，3520時間の振り仮名注釈付き音声コーパスを構築した[6,7]．本研究では，人名や専門用語等の未知語をプロンプトとして与えることにより音声認識精度を高める手法[8]を用いて，この青空文庫振り仮名注釈付き音声コーパスの作成元データの音声認識精度を高め，振り仮名注釈付き音声コーパスの拡張を試みる．音声認識精度を改善することで，より多くの文について青空文庫のテキストデータと対応づけることができるため，結果として読みを推定できる文を増やすことができ，コーパスの拡張に繋がる．具体的には，まず，以前行った研究の後で公開された最新の音声認識モデル（large-v3）を用いて，音声認識を再実行し，音声認識を行った結果と青空文庫のテキストの対応を取り，読みの推定を行った．次に，読みが推定できなかった連続した音声認識結果をそれぞれまとめ，対応する青空文庫のテキストを求めた．Whisperのプロンプトとして与えられるトークンの数には制限があるため，テキストが短いときはそのまま与え，長いときは，青空文庫のテキストと音声認識結果を比較して誤りの多い形態素の上位をプロンプトとした．これらの手順によってコーパスの再構築を行った結果，含まれる録音時間が3520時間から4617時間へと増加した（本3686冊，7604万文字分）．これらを新バージョンの青空文庫振り仮名注釈付き音声コーパスとして国立国会図書館NDLラボiから近日公開する予定である．.