音声認識を用いた日本語自律学習システムの開発

• 研究課題/領域番号: 12040211
• 研究種目: 特定領域研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 人文・社会系
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 古井 貞煕 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (90293076)
• 研究分担者: 廣瀬 幸夫 東京工業大学, 留学生センター, 教授 (80313378)
• 研究期間 (年度): 2000
• 研究課題ステータス: 完了 (2000年度)
• 配分額: 1,900千円 (直接経費: 1,900千円); 2000年度: 1,900千円 (直接経費: 1,900千円)
• キーワード: 日本語自律学習システム / 音声認識 / 音素単位 / 音響スコア / 正規化スコア

研究概要

日本語学習者が好きな場所、時間で独習できる日本語自律学習システムの開発を目指して、研究を進めた。日本語学習者が発声した音声中の、日本語の発声として正しくない音素や音節、発声方法を、日本語教育専門家が対面指導するときと同様に、音声認識技術を用いて自動的に抽出し指導するシステムの構築を目的としている。
今年度は、日本語として正しくない音素毎の発声についての判定手法を検討した。日本語学習者の発声に対し、発声原稿を用いて認識用発音辞書とその単語系列のみを許す言語モデルを生成した。これを音声認識システムに与えることにより、音声の音素単位でのセグメンテーションを行なった。その認識処理結果として得られる音響スコアを用いることにより、日本語発声の音素単位での判定を行なった。判定には、日本語学習者の音響スコアを日本人話者の音響スコアで正規化したスコアを用いた。まず1音素毎の日本語学習者の音響スコアを各音素で平均化して、各音素のスコアを計算した。それを日本人話者の各音素のスコアと比較することにより、日本語として正しくない音素を検出した。その結果、専門家による指摘との相関がみられ、特に日本語発声が苦手な話者にはその傾向が強く表れている。
この手法により、発声終了後の専門家の指摘と同じように、日本語として正しくない音素を日本語学習者に提示することができ、日本語学習者へのフィードバック機能が実現できる。しかし、専門家による音素ごとの改善すべき発声の指摘と、音声認識システムの音響スコアによる指摘との間にはまだずれがあるので、この一致度を向上させるための研究を進めている。