2023 Fiscal Year Annual Research Report
通訳技術学習者コーパスの構築と学習支援システムの要素技術の探索
| Project/Area Number |
21K18373
|
|---|
| Research Institution | Kansai Gaidai University |
|---|
Principal Investigator |
小谷 克則 関西外国語大学, 英語キャリア学部, 教授 (30440994)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内田 真弓 関西外国語大学, 英語国際学部, 准教授 (10712169)
井佐原 均 追手門学院大学, 心理学部, 教授 (20358881)
吉見 毅彦 龍谷大学, 先端理工学部, 准教授 (50368031)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
|
| Keywords | 学習者コーパス / 通訳コーパス / コミュニティー通訳 / 通訳過程 / 自動評価ツール / データ収集ツール |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、通訳対話における（非）言語的特徴を分析し、通訳技術習得過程の検証を行う。本研究の第一の目的は、通訳対話における言語的特徴及び非言語的特徴を分析し、通訳技術習得過程を検証することにある。本研究の第二の目的は通訳技術の自動評価法及び通訳学習教材の難易度自動推定法の開発に取り組むことにある。
（非）言語的特徴の分析における本年度の実績は以下のとおりである。
動画データを対象に、身体の各座標を抽出し、座標間の距離や各座標のフレーム間の移動速度の有効性を検討した。検討対象は複数の座標間、例えば瞼上部と下部の2点の座標間の距離を各フレームで計測する手法であり、この距離に基づき瞼の開閉を確認できる。そして、顔面の全座標点の2点の組み合わせの移動距離の計測が有効であると判定した。また、各座標のフレーム間での移動速度の計測も検討した。これらの計測法を組み合わせることで、動作の有無や大小に加えその速度も抽出できることから、両手法の併用が有効と判定した。
音声データを対象に、音声解析し、以下の音響的特徴の有用性を検討した：音節数、休止回数、発話時間、発話速度、平均音節時間、ピッチ、第1－3フォルマント周波数。これらの特徴の有用性を確認すべく、この音響的特徴に基づいた習熟度自動判定器を作成したうえで、発音の主観評価に基づく既存の習熟度自動判定器と比較し、音響的特徴に基づく自動判定器の精度が有意に高いことを確認した。
また、通訳技術の自動評価法及び通訳学習教材の難易度自動推定法の開発における本年度の実績は以下のとおりである。まず、日本語母語話者による日英アナウンス音声データを収集し、このデータを音声解析した。そして、その結果から母語と第二言語における音響的特徴を比較分析し、学習者の習熟度判定においてその有効性を一程程度確認した。
|
