読書バリアフリー法が制定され，読みの困難な人のためのアクセシビリティへの要求が高まっている．本研究では，OpenAIが公開しているWhisperによる音声認識を用いて多種多様な読みを推定するためのコーパスの大規模化が可能かを検討する．コーパスの作成にあたっては正解テキストデータとして青空文庫のテキストと，音声データとして「サピエ」の音声デイジーをそれぞれ使用し，両者を文レベルで対応させ，音声認識で複数の認識候補を取得し，読みの推定をおこなっている．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．この過程で明らかとなった課題についても説明する．本研究によって得られたコーパスについては公開を予定している．

2019年に「視覚障害者等の読書環境の整備の推進に関する法律」（読書バリアフリー法）[1]が制定され，2023年に「電子図書館のアクセシビリティ対応ガイドライン1.0」[2]が公開されるなど，音声読み上げ機能（TTS）等に対応したアクセシビリティに係る要件が整理されてきている．そのため，今まで活字中心であった図書についても，audiobook，テキストデイジー,マルチメディアデイジーなど，音声での読み上げを可能とする形式での提供が求められるようになった．このような背景から，漢字の振り仮名の自動付与(読みの推定)の精度向上が強く望まれている．筆者らは，振り仮名が付与された国立国会図書館音声認識を用いた青空文庫振り仮名注釈付き音声コーパスの構築の試み佐藤文一1吉永直樹2豊田正史2喜連川優3,21国立国会図書館2東京大学生産技術研究所3大学共同利用機関法人情報・システム研究機構f-sato@ndl.go.jp,{ynaga,toyoda,kitsure}@tkl.iis.u-tokyo.ac.jpの書誌データ[3]のタイトルや青空文庫[4]の公開作品のテキストデータと視覚障害者情報総合ネットワーク「サピエ」[5]が視覚障害者に提供している点字データを用いて，大規模日本語振り仮名注釈付きコーパスを構築してきた．このコーパスをもとに203語の同形異音語の出現頻度を分析し，その中から93語，読みの総数223個に対してBERT[6]の転移学習による読み推定を行った[7,8]．しかし，読みの推定は，同形異音語以外にも，「音読み訓読み」「人名と普通名詞」等と多数存在し，また，出現頻度の少な過ぎる読みも含まれるため，機械学習による読みの推定精度向上のためには，更なる振り仮名注釈付きコーパスの大規模化が必要であった．本研究では，OpenAIが2022年に公開した高性能な音声認識モデルWhisper[9]を使って，振り仮名注釈付きコーパスの拡張が行えないかを検討した．具体的には，音声データとして，「サピエ」が視覚障害者に提供している音声デイジーを使用した．音声デイジーのxmlデータにより文単位に音声データを分割し，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る．次に両者の文と，音声認識結果の複数の候補と，単語の読み辞書を用いて，読みを推定する．課題も見つかり今後の改善方針を明らかにした．合計，本3252冊，5545万文字，録音時間3520時間を青空文庫振り仮名注釈付き音声コーパスとしてNDLLabから公開する予定である．