本稿では, 単方向LSTM とlocal attention を用いたストリーミング可能なEnd-to-End 音声認識モデルを提案した. local attention を導入することによって認識精度の改善が確認できた. また, CTC 出力において, local attention は高サブサンプリングレートでの改善効果が大きいことが確認された. これはストリーミングモデルに対しては重要な特性だと考えられる.今後の課題として, 注意機構の特性を活かして, 言語モデルを拡張することによってドメイン外の認識精度を改善することを考えている.