人間は二重分節構造を持つ連続音声信号を明確な境界点やラベルなしに音素や単語に分割し，単語の遷移規則を文法として学習することが可能である．音声信号の二重分節構造を学習するモデルを構築することは，人間の言語獲得過程を構成論的に解明するために重要である．そこで本稿では，GaussianProcessHiddenSemiMarkovModel(GP-HSMM)とHiddenSemiMarkovModel(HSMM)を階層的に接続し，連続音声信号から音素，単語と文法を学習することが可能な新しい確率的生成モデルを提案する．提案手法では，各統計モデルのパラメータを相互に更新している．そのため，音素と単語と文法が相互に影響し合った学習を可能とする．実験では，文法学習を含む提案手法が，文法学習をしない従来手法よりも高い精度で連続音声信号を音素と単語に分割・分類できることを示した．また，文法学習が文中の単語数の正確な推定に大きく寄与することを示した．

人間の幼児は正解を与えられなくとも，他者が発音した音声信号から言語を獲得することが可能である[1]-[3]．明確な境界やラベルがない状態で，連続音声信号を単語や音素に分割し，単語の遷移規則である文法を学ぶことは，言語学習において重要である．音声認識の分野では，大規模なラベル付きデータやコーパスを利用した事前学習モデルなどの教師あり学習の手法が主に用いられている[4]-[7]．しかし，人間は音声信号から音素，単語，文法を学習する際に大量のラベル付きデータやコーパスを必要としないため，これらの手法は人間の言語学習とは異なる．そのため，ラベル付きデータセットやコーパスに依存せず，音声信号を音素と単語に分割・分類し，さらに文法を教師なしで学習できるモデルが求められている．一方，音素と単語を教師なしで学習するモデルとして，NonparametricBayesianDoubleArticulationAna-lyzer(NPB-DAA）が提案されている[8]．また，我々はGaussianProcessHiddenSemiMarkovModel(GP-HSMM)[9][10]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[11]．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，文法学習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信号から音素と単語だけでなく，文法も教師なしで学習するための確率的生成モデル（PGM）を提案する．提案モデルはGP-HSMMとHSMMで構成されている．GP-HSMMは連続音声を音素に分割する．HSMMは音素列を単語に分割し，単語クラスに分類することで，単語クラスの遷移として文法を学習する．また，提案手法では，GP-HSMMとHSMMをモジュール化し相互に学習するSymbolEmergenceinRoboticstoolKIT(Serket)[12][13]を使用し，音素と単語・文法を学習する．実験では，文法構造を含む日本語音声データセットを作成し，提案手法の音素，単語，文法を教師なしで学習する能力を検証した．また，文法学習によって得られた単語クラスが音素学習に影響を与え，推定精度を向上させることを示す．