人間は，二重分節構造を持つ連続音声信号を教師なしで音素や単語に分割し，文法を学習することができる．ロボットが人間のように言語を獲得するには，そのような二重分節構造の学習が可能なモデルが必要となる．本稿では連続音声から音素・単語・文法を学習可能な確率的生成モデルを提案する．このモデルは，音素を学習するGaussianProcessHiddenSemiMarkovModel(GP-HSMM)と，単語・文法を学習するHiddenSemiMarkovModel(HSMM)で構成された二階層のモデルである．実験では，提案手法によって連続音声から音素・単語・文法を学習できることを示す．

人間の幼児は正解を与えられなくとも，教師なしで連続音声信号から言語を学習している．言語は二重の分節構造を持っており，連続音声を分節化することで音素を，音素を分節化することで単語・文法を学習することができる．そのような人間の言語学習能力を持つロボットを実現するためには，二重分節構造を持つ時系列データを教師なしで分節化可能なモデルが必要である．音声認識の分野では，大量の音声データやラベル付けされたコーパスを用いた教師あり学習によって，音声を分割して認識する手法が主に用いられている[1][2][3][4]．しかし，人間は音声信号から音素・単語・文法を学習するために大量のラベル付きデータセットやコーパスを用いておらず，このような手法は人間の言語学習とは異なっている．一方，教師なしで連続音声から音素と単語を学習するモデルとして，NonparametricBayesianDoubleArticulationAnalyzer(NPB-DAA）が提案されている[5]．また，我々はGaussianProcessHidden𝑣!𝑣!"#HSMM（上位層）𝜂GP-HSMM（下位層）SemiMarkovModel(GP-HSMM)[6][7]とHiddenSemiMarkovModel(HSMM)を組み合わせることで，二重の分節構造を持つ連続音声から音素と単語の学習が可能な確率的生成モデルGP-HSMM-basedDoubleArticulationAnalyzer（GP-HSMM-DAA）を提案した[8]．しかしこれらの手法では，音素と単語の学習に留まっており文法の学習までは実現できていない．そこで本稿では二重分節構造を持つ連続音声から音素と単語だけでなく，文法も教師なしで学習可能な確率的生成モデルを提案する．提案するモデルはGP-HSMM-DAAと同様にGP-HSMMとHSMMから構成されている階層的なモデルである．この階層構造により，教師なしで音声信号の二重分節構造を学習することが可能である．実験では日本語の音声データから，教師なしで音素，単語そして文法を学習可能であることを示す．