| 研究課題/領域番号 |
15K12416
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
冬野 美晴 九州大学, 芸術工学研究院, 助教 (30642681)
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| 研究分担者 |
山下 友子 芝浦工業大学, 工学部, 助教 (10726334)
中島 祥好 九州大学, 芸術工学研究院, 教授 (90127267)
齊藤 剛史 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (10379654)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | マルチモーダルコーパス / パブリックスピーキング / 英語教育 / モーショントラッキング / スピーチ / プレゼンテーション / 音声解析 / アイコンタクト / コーパス / マルチモーダル / 行動分析 / コーパス言語学 / 動作分析 / スピーチ教育 / 英語学習 |
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| 研究成果の概要 |
日本人英語学習者が英語によるパブリックスピーキング を行う際に、効果的なパフォーマンスを行うための音声およびジェスチャー上の条件を明らかにし指導に役立てるべく、英語母語話者・英語学習者による英語スピーチアーカイブをデータベース（マルチモーダルコーパス） 化し、音声分析と2D・3D動作解析によって分析した。マルチモーダルコーパス研究においては、従来の分析は手作業によるアノテーションデータを用いて行われることが多く、定量的な分析は工学など他の学術分野で独立して行われることが多かった。本研究ではデータをテキスト分析、音声分析、動作解析の3視点から統合的に分析し、定量的な指標を得た。
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