近年の音声認識，および機械翻訳の性能向上に伴い，これらの統合である音声翻訳システムの実現を目指した研究活動が活発に行われている\cite{Waibel1996}\cite{Stede1997}\cite{Carter1997}\cite{Sumita1999}\cite{NEC2000}．音声認識，機械翻訳などの各要素技術の性能向上だけでは，システム全体の性能の向上に限界がある．特に，音声認識結果は誤りを含む可能性が依然として高く，このような誤り含みの認識結果を適切に翻訳することは重要な研究課題の一つである．音声認識と文字認識を用いる言語処理には，認識誤りに対する頑健性の確保という共通の課題がある．文字認識の分野では，認識結果に対するポストプロセス的な誤り訂正の方式が研究されている\cite{Takeuchi1999}\cite{Shinnou1999}\cite{Nagata1998}\cite{Kukich1992}．一方，音声認識においては，正解を含めるのに必要な認識(訂正)候補の空間は文字認識の場合に比べて巨大であり，さらに音声認識では多くの場合，実時間での処理が求められるため，同様なアプローチによって有効な結果を得ることは難しいと考えられる．大語彙連続音声認識においては，音響モデル，言語モデルの精度向上と，デコーディングの効率化をバランスよく統合するアプローチとして，第1パスで簡易なモデルによる探索を行ない，第2パスでより詳細なモデルを用いて再探索・再評価を行なうような2パス探索による方法が良く知られている\cite{Kawahara2000}．さらに，統語的制約の適用によって誤り部分に対する品詞列の訂正結果を得る手法\cite{Tsukada1998}や，ConfusionMatrixとLexiconTreeに基づいて語彙の訂正結果を得る手法\cite{Coletti1999}が提案されている．音声認識結果に対するポストプロセス的な誤り訂正のアプローチとして，文字N-gramと誤りパターンに基づく誤り訂正を行なう手法\cite{Kaki1998}があるが，このような誤り訂正のアプローチは文字認識と比べるとあまり一般的ではない．困難な誤り訂正を行なわず，認識結果の妥当性判断によってシステムの頑健性を高める手法も検討されている．例えば，認識結果に対するConfidenceMeasureに基づいて，認識結果の出力を判断する手法\cite{Moreau1999}や，構成素境界解析から計算される意味的距離に基づいて，認識結果の正しい部分のみを翻訳する手法\cite{Wakita1998}が提案され，頑健性を向上することが確認されている．我々は，人間が会話において，発話の聞き取りがうまくいかなかった場合でも，話題に関する知識などを元にその内容を推測して聞き誤りを回復するように，コーパス中の用例から，誤りを含んだ認識結果と類似した表現を探し，誤り部分の訂正に生かすアプローチを検討してきた\cite{Ishikawa1998}\cite{Ishikawa1999}．我々の手法は，訂正候補の妥当性を音韻と意味の両方の観点から判断するもので，評価実験によってその有効性が確認された．