音声認識の誤りは、名称エンティティの誤認識だけでなく、発音のばらつき、背景ノイズ、話者のアクセント、文脈の不明瞭さなど、さまざまな要因によって引き起こされます。提案手法以外にも、音声認識の精度を向上させるためのアプローチはいくつか考えられます。まず、音声データの前処理を強化することで、ノイズリダクションや音声の正規化を行い、認識精度を向上させることができます。また、データ拡張技術を用いて、異なる発音やアクセントのバリエーションを含むトレーニングデータを生成することも有効です。さらに、コンテキストに基づく言語モデルを強化し、文脈情報を活用して誤認識を減少させる手法も考えられます。例えば、特定のドメインに特化した言語モデルを訓練することで、特定の用語やフレーズの認識精度を向上させることが可能です。最後に、ユーザーからのフィードバックを活用したオンライン学習システムを導入することで、実際の使用状況に基づいてモデルを継続的に改善することも重要です。これにより、音声認識システムはより適応的かつ精度の高いものとなるでしょう。