アイヌとは北海道・樺太・千島列島に住む民族であり，独自の文化と言語を持っているが，これらは19世紀後半から行われた同化政策の影響で急速に失われていった．これに対して，20世紀後半からアイヌ文化保護活動が活発に行われており，その過程で多くの口頭伝承の音声が収録されてきた．このような録音資料はアイヌ文化を理解するうえで重要な役割を果たすものであるが，アイヌ語に関する専門知識を持った人材の不足からその大半は未だ書き起こされておらず，十分に活用されていないというのが現状である．そこで，アイヌ語に対する音声認識システムを構築することが強く求められているが，これまで本格的な研究は行われていない．近年，音声認識技術は大規模コーパスと深層学習の導入によって劇的な進歩を遂げ，実用的な水準に達している\cite{conformer,sota_dnn_hmm}.その代表的なもので，現在最も用いられているDNN-HMMハイブリッドモデル\cite{dnn_hmm}は，音響モデル，言語モデル，発音辞書からなる階層構造を持っている．一方で，音響特徴量列から直接ラベル列へと変換するEnd-to-Endモデル\cite{attn}がその単純な構造と応用の容易さから活発に研究されており，ハイブリッドモデルと同等以上の性能を達成しつつある．しかしながら，これらの深層学習を適用するためにはかなり大規模な学習データが必要となるため，低資源言語において実現することは難しい．本研究で構成するアイヌ語音声コーパスは40時間の音声データからなるが，これは『日本語話し言葉コーパス(CSJ)』\cite{csj}や英語のLibriSpeechコーパス\cite{libri}などと比較して10分の1以下であり，アイヌ語もまた低資源言語に分類される．低資源言語の音声認識のために，表現学習\cite{feature_learning1,cross_language_feature_learning2}やマルチリンガル学習\cite{multi_3_1,multi_3_2,multi_3_3}が検討されている．表現学習では，主要言語の大規模コーパスで学習された多層パーセプトロンを特徴抽出器として使用する．マルチリンガル学習では，認識対象でない言語のデータで学習データの量を補完して音声認識モデルを学習させる．これらの手法はアイヌ語音声認識においても有用であることが予想されるが，アイヌ語音声コーパスは話者数の少なさと話者毎のデータ量の偏りという特徴を持っており，上記の手法を単純に適用できない．また，アイヌに関する一次資料は日本語とアイヌ語が混合した音声であるが，高い音声認識性能を得るためにはアイヌ語の発話区間をあらかじめ抽出しておく必要がある．音声データにおける言語識別の従来手法として，フォルマントに基づくもの\cite{lid_proto1}，音素認識モデルと言語モデルを組み合わせたもの\cite{lid_hmm1}，音響特徴量列から直接言語ラベルを出力するもの\cite{cai2019}などが存在するが，日本語アイヌ語混合音声には一人の話者が複数の言語を流暢に話すという点で上記の研究対象より難度が高い．本稿の構成を以下に記す．まず，我々は白老町アイヌ民族博物館と平取町アイヌ文化博物館から提供されたアイヌ語アーカイブのデータを元にアイヌ語音声コーパスを構成する．次に，本コーパスを用いたアイヌ語音声認識において，音素・音節・ワードピース・単語の4つの認識単位を比較する．実験は，学習セットと評価セットで話者が同一である話者クローズド条件と，話者が異なる話者オープン条件で行う．話者オープン条件での認識性能の低下を緩和するために，CycleGANを用いた声質変換技術による教師なし話者適応を提案する．最後に，日本語とアイヌ語が混合した音声における言語識別について検討を行う．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%