会議や講義，プレゼンテーションなどの音声を自動で書き起こし，アーカイブ構築に用いることは，音声認識の重要な応用の一つである．その際，真に使いやすいアーカイブを構築するためには，単に音声認識誤りを最小化するだけでなく，システム出力の可読性も考慮する必要がある．従来の音声認識システムは，発話中のすべての単語を忠実に再現するように設計されているため，認識結果は必ずしも読みやすいものとはならない．自発的な発話はフィラーや言い誤りを含むだけでなく，流暢に話されたときでも，通常非文法的であり，書き言葉に相応しくない口語特有の表現も多い．また，文の区切りが明確でなく，通常の音声認識では句読点は付与されない．したがって，音声認識結果や忠実な書き起こしを元に可読性の高い文書を作成するためには，人手による相当量の修正が必要となる\cite{JONES:READABILITY}．音声認識結果の可読性を改善するために，話し言葉から書き言葉への自動変換の研究が数多く行われてきた．例えば，非流暢な区間の検出と削除\cite{LIU:ENRICHING,YEH:EDIT}，句読点挿入\cite{PAULIK:SENTENCESEGMENTATION,GRAVANO:RESTORINGPUNCTUATION,AKITA:COMMAINSERTION}，あるいはより一般的な話し言葉スタイル変換(spokenstyletransformation=SST)\cite{HORI:PARAPHRASING,SHITAOKA:TRANSFORMATION,NEUBIG:SST,SPROAT:TEXTNORMALIZATION}などの研究が挙げられる．これらの既存研究では，雑音のある通信路モデルやCRF(conditionalrandomfield)，SVM(supportvectormachine)，ディープニューラルネットワークなどの機械学習モデルを用いて，書き起こしから書き言葉へのテキストベースの変換が行われる．したがって，自動整形は音声認識の後処理として行われることが多く，音声認識誤りに起因する性能の低下が避けられない問題があった．また，これらのテキストベースの手法では，モデルの教師つき学習に書き言葉テキストと話し言葉テキストのペアデータを用いるため，音声に忠実な書き起こしを新たに作成する必要がある．通常コスト面の制約から大量の書き起こしは利用できないため，カバーできる音響的・言語的現象に限りがある．これに対して，本研究では，熟練した編集者が音声を聞き取りながら同時に記録文書に適した書き言葉を作成するときのように，フィラーや言い誤りの削除，句読点や脱落した助詞の挿入，また口語的な表現の修正など，適宜必要な編集を行いながら，音声から直接可読性の高い書き言葉スタイルの文を直接出力する新しい音声認識のアプローチを提案する．このアプローチでは，忠実な書き起こしをターゲットとする従来の音声認識モデルとは異なり，Transformer\cite{VASWANI:TRANSFORMER}に基づくsequence-to-sequenceモデルを音声と書き言葉のペアを用いてend-to-end(e2e)に写像を最適化する．また，推論時には音声から書き言葉を直接推論する．したがって，このアプローチは，上記のようなテキストベースの自動整形を用いたカスケード型アプローチの欠点を回避できる強みを持つ．特に，書き言葉予測では，修正の対象となるような非流暢な区間ほど認識誤りが生じやすい問題があるため，音声認識結果を用いないことは，大きな改善をもたらす可能性がある．さらに，提案法は，入力中の音響的な情報に基づいて修正・編集を行うことができる\cite{LIU:ENRICHING,NEUBIG:SST}．また，新たに忠実な書き起こしを作成する必要がないため，教師つき学習におけるデータスパースネスの問題も回避できる．本論文では，特に国会の審議音声から会議録テキストを生成するタスクに焦点を当て，提案手法の詳細な評価と分析を行う．本論文の構成は以下の通りである．2章では，本研究で衆議院審議音声を用いることの意義を明らかにした上で，国会会議録で行われる編集作業の分類・整理を行う．3章では，本研究の基盤となるe2e音声認識のための手法を概説する．4章で音声から書き言葉をe2eで予測するための提案手法について述べた後，5章でその実験的評価とシステム出力の詳細な分析を行う．6章で結論を述べる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{30-1ia4f1.pdf}\end{center}\caption{国会審議音声における忠実な書き起こしと会議録テキストのペアの例}\label{fig:example}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%