咽喉マイク⾳声と接話マイク⾳声のパラレルデータを学習し，接話マイク⾳声の⾳響特徴量を推定する特徴マッピングには⾼い話者依存性が確認されている．本研究ではその話者依存性を考慮するため，話者埋め込み⼿法であるd-vectorを⽤いる．話者ごとに独⽴したマッピングモデルを学習した上で，⼊⼒データの話者と⾳響的に近い話者のモデルを，予め抽出した話者埋め込みによって選択する⼿法を提案する．複数話者をまとめて⼀つの特徴マッピングモデルを学習した従来⼿法と，提案⼿法でのマッピング精度をメルケプストラム歪みという指標で⽐較した結果，提案⼿法の⽅が優れていることが確認できた．