競技かるたでは、取るべき札を1通りに特定するための歌の冒頭の数文字のことを決まり字と呼ぶ。本研究では、競技かるたにおいて読手が読み上げる音声を入力として、決まり字をリアルタイムに予測する。先行研究では、100首のうち3首を隠れマルコフモデルによって学習し、新たに入力された音声データが従来の決まり字よりも短い文字数でオフライン予測できることが示された。本研究ではこれをリアルタイム予測に拡張する。