音声中の音声検索語検出では，異なる深層学習モデルから算出された全事後確率ベクトル(Posteriorgram)を用いて照合を行い，得られる複数の照合スコアを線形和統合することで検索精度の向上を図るスコア統合方式が提案されている．この方式は単体の照合に要する検索時間やメモリ使用量が大きい場合に，統合時の検索時間とメモリ使用量も大きくなってしまう．そこで本稿では照合に用いるPosteriorgram中で類似しているフレームを圧縮するフレーム重複排除方式を提案する．これにより単体照合時の検索時間とメモリ使用量を削減し，スコア統合時の検索精度の向上をねらう．