| 研究課題/領域番号 |
16K13253
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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 |
外国語教育
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
能勢 隆 東北大学, 工学研究科, 准教授 (90550591)
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| 研究分担者 |
千葉 祐弥 東北大学, 工学研究科, 助教 (30780936)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | e-ラーニング / コンピュータ学習支援（CALL） / 発音学習 / 統計的パラメトリック音声合成 / 深層学習 / 韻律置換 / 語学学習支援システム(CALL) / 語学学習支援システム（CALL） / コンピュータ支援学習(CALL) / 音声合成 / 平均声 / モーフィング / CALLシステム |
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| 研究成果の概要 |
本課題では、日本において非母語話者が日本語の発音学習を「低コストで」「手軽に」「確実に」行えるような新たな枠組の実現を目指した。具体的には複数の教師話者の音声により学習した平均教師声モデルによる統計的パラメトリック音声合成を利用し、音声の音韻や韻律（ピッチ・リズム）を特徴量毎に置換することで、従来よりも詳細で高精度な発音スコアのラベル付けを可能とした。この手法を用いて音韻、アクセント、リズムについて個別に発音スコアの予測モデルを学習し、非母語話者の発音スコアを予測することで、発音学習を効率的に行うことを実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
法務省により公開されている在留外国人統計表によれば、日本における外国人の数は年々増加している。その一方で、英会話などに比べると発音の学習を提供するサービス、ソフトウェアは遥かに少ない。本課題で目指すシステムにより（１）非母語話者が発音の違いにより受ける社会的不利益やコミュニケーション力の低下などの問題が大幅に低減される。（２）構築した音韻・韻律別発音評定データベースを公開することで、多くの研究者に対してもより詳細な発音学習研究や応用が可能となる。などの社会的・学術的な波及効果が期待できる。
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