本論文は，カスケード方式の同時音声翻訳において，句点，バッファー最大長，VAD，並びにこれら3手法の音声分割手法を同時に用いた際の，翻訳精度および英語字幕としての可読性に与える影響を評価した．音声認識ではWhisper[1]，翻訳ではDeepLを使用した．評価指標として，音声認識精度や翻訳精度の評価で広く使われるCOMET[2]に加え，埋め込みベクトルのCosine類似度や分割適合率・再現率・F1を用いた．評価の結果，音声認識精度が高いだけでは，字幕に適切な翻訳を生成できず，分割F1などで表される分割精度も重要であることを示した．

近年グローバル化に伴い，日本への外国人留学生の数が増加傾向にある．そのような状況にもかかわらず，日本の大学の講義は，依然として日本語で行われているものが大半を占める．日本語は，ひらがな，カタカナ，漢字の3種類の文字形態を有するため，世界で最も難しい言語の1つと言われている．また，講義中に多数の専門用語が使用されることも，留学生の講義理解の妨げになっている．この課題の解決策として，留学生が自分で翻訳するということが考えられる．近年は機械翻訳の研究が進み，機械翻訳の精度が向上している．しかし，翻訳には多少の時間を要するため，理解が追い付かないまま講義が進んでしまうという問題が生じる．また，教授が事前に講義の原稿を翻訳するという案も考えられる．しかし，その作業は教授側の重い負担となる．さらに，原稿を読み上げるだけでは講義は退屈なものになってしまう．それゆえ，学生の興味を引くためには，説明の合間に余談を挟むなど即興性のある講義をすることが求められるが，それを予め翻訳しておくと即興性と矛盾してしまう．以上から，同時音声翻訳で作成した翻訳文を留学生に提供し，これらの問題を解決する．同時音声翻訳には，まず音声を認識して，その認識結果を翻訳するという手法(カスケード方式)がある．この手法では，認識した音声を意味のある塊で区切って，その塊を翻訳して提供することで，同時性を保つ．しかし現状は，日本語で認識した音声を適度な長さで区切ることができていない．翻訳結果が長すぎることで可読性が低下し，また，講義と字幕の同時性が損なわれる．そこで本論文では，複数の音声認識分割手法によって生成された認識結果を対象に，翻訳に必要十分な単位で音声が分割されているかを評価する．具体的には，分割位置の適切さを定量的に評価するとともに，その分割が翻訳品質にどのような影響を与えるかを分析する．