暢性を含む音声翻訳での課題として，データが少量自由発話はフィラーや言い淀みなどの非流暢性をである上，特に非流暢な音声から流暢なテキストへ含むことがあるため，発話を目的言語のテキストやの翻訳では，翻訳時に非流暢性を除去し，可読性が音声に翻訳する音声翻訳でもそれらの現象への対高く要約された出力を得る必要があるため，非流暢応が重要である．特に，非流暢性を含む音声から流性を含むテキストへの翻訳と比較して難易度が高暢なテキストへの翻訳は，翻訳時に非流暢性を除去い．このような限られたデータを最大限に利用し，する必要があり，非流暢性を含むテキストへの翻訳非流暢性を含むテキストへの翻訳モデルを作成し，よりも難しい．本研究では，非流暢性タグを含む目そのモデルを用いて流暢なテキストへの翻訳を学習的言語テキストで学習したモデルを用い，流暢なテすることで，流暢なテキストへの翻訳性能の向上がキストへの翻訳を学習する手法を提案する．本研究期待できる．しかし，非流暢性を含むテキストで学で用いるタグは，多様な非流暢性を一つのタグで表習したモデルを直接利用して流暢なテキストへの翻し，非流暢性事象の位置情報を含む．実験から，提訳を学習した場合，非流暢性の表記が複数ある上，案手法による非流暢性を含む音声から流暢なテキスどの部分が非流暢性であるかという情報を含まないトへの翻訳性能向上の効果が示された．ため，曖昧性が高く性能向上の妨げとなり得る．Horiiらは日本語音声認識において非流暢性をグ

ループに分類し，それぞれの非流暢性を意味する非人間の自然発話においてはフィラーや言い淀み流暢性タグを用いて該当部分を置き換え学習することいった非流暢性がしばしば含まれ，それらの現象とにより，音声認識の性能を向上させた[4]．このを取り扱うことのできる音声認識(ASR)，音声翻訳方法では，多様な非流暢性をタグにまとめることに(ST)が実用上求められている．通常，発話に非流暢よりタスクを簡略化している．また，出力がタグ付性が含まれていると，ASRの出力テキストも非流暢きのテキストになるため非流暢性の位置の特定が可性を含み，機械翻訳(MT)での翻訳が難しい．その能であり，タグを取り除くことで流暢なテキストに結果，ASRとMTを繋ぎ合わせたパイプライン型音近いテキストを生成することも可能である．声翻訳での最終的な性能低下につながる．それを防本研究は，非流暢性タグを音声翻訳データの目的ぐため，非流暢性検出器によりASRの出力から検言語テキストで取り入れ，タグを含む学習データを出された非流暢性を取り除いてからMTに入力する用いてモデルを学習する．その後，このデータで学手法が主流である[1]．近年の音声翻訳では，非流習したモデルを用いて流暢なテキストへの翻訳を学暢性を含む音声と非流暢性を含む目的言語テキス習する．Horiiらの研究では，音声認識の性能向上ト[2]，もしくは流暢な目的言語テキスト[3]によりを目的とし，原言語テキストに含まれる，あらかじ構成される音声翻訳データにより，明示的な非流暢め人手で非流暢性とアノテーションされた部分をタ性検出器を用いずにEnd-to-End音声翻訳モデルを学グで置き換えている．本研究では，音声翻訳の性能習する手法が主流になりつつある[3]．向上を目的とし，目的言語テキストに含まれる非流本研究では，可読性が高い出力をより低遅延で得暢性をタグで置き換えて学習し，その際に，目的言られる音声翻訳を想定し，非流暢性を含む音声から語テキストがアノテーションされた非流暢性の情報―1423―.を持たないことを想定し，非流暢性検出器で非流暢性と検出された部分をタグで置き換える手法を取り入れる．実験により，非流暢性タグを用いたデータを用いて学習したモデルにより，非流暢性を含む音声から流暢なテキストへの翻訳での性能向上が期待できることが示された．