2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of pronunciation training system for Chinese triphthong using information technology
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19K03074
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| Research Institution | National Institute of Technology, Toyama College |
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Principal Investigator |
星野 朱美 富山高等専門学校, その他部局等, 教授 (90300566)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 中国語 / 舌尖音 / 前鼻音 / 後鼻音 / 自動判別 / 有声期間中のパターン / フォルマントの特徴 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
中国語を学習する人の殆どは，中国語の「前鼻音」と「後鼻音」の発話も聞き分けも困難に感じている。学生は「前鼻音」を発音するつもりでも，「後鼻音」になってしまう。また，逆のケースもある。帰宅後の自習では自分の発話の正確な評価手段もない。そのため，本研究ではＩＴ技術を用いた中国語発音教育のコンピュータ援助指導システム（ＣＡＩ）の開発を目指している。
学術研究助成金の計画書の通り，前年度の研究結果を適用し，中国語話者と日本語話者発話のデータを増やし，それぞれ２0名の中国語話者の発話と日本語話者の発話のスペクトログラムを解析し，中国語話者と日本語話者の発話の有声期間中のパワーを比較することにより，学生の鼻音の発話の問題点を洗い出した。更に「前鼻音」と「後鼻音」の正確な発話の有声期間中のパワー特徴的パターンを見出した。
「前鼻音」と「後鼻音」の自動判別を目的として，今までに開発した中心周波数50Hz～6850Hz，帯域幅200Hzの35CHのフィルターバンクを用いて，有声期間中の発話のパワーの周波数スペクトル自動測定システムを改良し，有声期間中の発話のパワーの特徴を「前鼻音」と「後鼻音」の音節に適したフォルマトの測定システムを用いて，チャンネル（CH）毎に各舌尖音の発話の有声区間中の平均パワーを自動的に計算し，「前鼻音」と「後鼻音」発話のF1～F３を抽出した。
その結果により求めた新たな判別基準による自動判別システムを開発し，各多重母音の舌尖音の発話の平均パワーを自動測定し,「前鼻音」と「後鼻音」の音節の発話の自動判別を試みた。その結果，舌尖音の「前鼻音」の発話 dan，den ,tanの判別率はそれぞれ８３％，８９％，８２％，「後鼻音」の発話dang，deng，tangの判別率は，それぞれ８６％，８１％，８２％で，いずれも良好な判別率が得られた。
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