表をご報告いたします。サービスを提供する重要性が増しつつある。したデータベース構築において問題となるのは、認識性能が100%のメディア認識技術はなく、必ずどこかで「誤認識」が起きてしまうということである。そこで我々は、ユーザの協力を得て誤認識に対処し、メディア認識技術を発展させていく新たな研究アプローチを提案した。越えた「ユーザの貢献を増幅する仕組み」によって、従来の研究アプローチとは大きく異なる数々の利点が得られる。上する音声情報検索サイト「PodCastle」(http://podcastle.jp)について述べる。)ポッドキャストに代表される実環境の音声データは、内容や収録環境が多種多様であり、現状の音声認識技術では多くの誤認識箇所が発生する。した問題に対する典型的アプローチは、認識対象の音声データを大量に収録してコーパスを作成し、学習・適応する方法である。このアプローチでポッドキャストを高精度に認識しようとすると、実質上あらゆる音声に対するコーパスを整備する必要があり、コストや労力の観点からも現実的でない。音声認識性能の改善を図る。体が日々成長する」、「不特定多数のユーザに音声認識を育ててもらう」という2つの重要な考えに基づいた新たな音声認識手法となっている。本招待講演では、こうした実環境音声データを認識するための手法を紹介するとともに、PodCastle音声認識システムの現状について述べる。日本データベース学会評議会(会場移動)−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−。