連続した発話文からの語彙獲得は幼児の言語獲得にとって重要な問題である．NPB-DAAは人間の音声信号のみから言語モデルと音響モデルを同時推定する教師なし語彙獲得手法であり，単一話者の音声データを用いた場合，深層学習に基づいた特徴抽出が可能なDSAEと組み合わせることで語彙獲得の精度が向上する．本研究では，複数話者の音声データからの教師なし語彙獲得を行い，その実験結果について詳報する．