2013 Fiscal Year Annual Research Report
音声の構造的表象と機械学習に基づく頑健・高精度な発音分析と外国語教育への応用
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23300067
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
峯松 信明 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90273333)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山内 豊 東京国際大学, 商学部, 教授 (30306245)
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| Project Period (FY) |
2011-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 音声の構造的表象 / 機械学習 / 外国語教育 / 発音教育 / 外国語訛り / 世界諸英語 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，音声の構造的表象に基づく発音構造分析を外国語教育，特に発音教育支援に応用することを研究目的としている。より具体的には，1)構造的表象と機械学習に基づく，少数の発声を用いた頑健な発音分析技術の構築，2)学習者コーパスのIPAラベリングを通した拡充，3)学習者音声を対象にした発音に基づく高精度分類技術の構築，4)教育コンテンツの作成，である。
1) に関しては，日本人による中国語発声や，全世界の英語利用者による英語発声に対して発音構造解析を行ない，その結果と機械学習に基づく識別器を適用することで，良好な結果を得ることができた。発音構造解析は少量データ利用時はその動作が不安定になる傾向があったが，これを Universal Background Model とMAP適応を用いて，事前知識を効果的に使うことで解決した。
2) に関しては，先行研究で構築した日本人英語の聞き取り調査（聞き誤り調査）時に用いた音声の IPA 書き起こしを完成させた。これは，日本人英語がどのように聞き取られているのかの貴重な資料となる。
3) に関しては，発音構造の応用として検討を行なった。世界中の英語利用者に特定パラグラフを読ませた，Speech Accent Archive (SAA) コーパスを用い，話者を単位とした発音クラスタリングを実施し，良好な結果を得た。
4) に関しては，クラスタリング結果を学習者に呈示するなどのインタフェースを検討したが，実際の英語教育の現場に提供できる教材開発には至らなかった。しかし，世界諸英語分類結果の効果的な利用法について，英語教育関係者と密な議論を交わすことができた。
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| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(5 results)
