読み間違いを検出することで子供の音読学習を支援する音読支援アプリでは，一般的な音声認識とは異なり，単語ではなく音素やモーラ単位での高精度な認識が求められる．高精度な音素認識を実現するためには，どの音素が誤認識されやすいかといった誤り傾向の分析が不可欠である．しかし，子供の音声に関する調査はこれまで十分に行われていなかった．本研究では，子供英語音声を対象としたend-to-end音素認識器を構築し，その音素認識結果を解析することで，音素認識誤り傾向の年齢ごとの違いや誤りパターンについて分析した．その結果，特定の調音位置や様式で生成される音素が他の音素に比べて成長に伴う音素認識精度の改善が遅く，また特定の音韻プロセスに起因した置換誤りが多く見られた．この結果から，現在の子供音素認識器では誤り傾向として，実際の言い誤りが支配的であることが示唆された (NTTコミュニケーション科学基礎研究所との共同研究成果)．