| 研究課題/領域番号 |
17H00823
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
伊藤 彰則 東北大学, 工学研究科, 教授 (70232428)
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| 研究分担者 |
能勢 隆 東北大学, 工学研究科, 准教授 (90550591)
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) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
29,250千円 (直接経費: 22,500千円、間接経費: 6,750千円)
2020年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2019年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
2018年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2017年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
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| キーワード | 外国語教育システム / 音声対話システム / 英語発音評価 / 英語韻律評価 / 雑談対話システム / 音声感情認識 / CALLシステム / 英会話練習システム / 英語発音の自動評価 / 英文の発音難易度評価 / 外国語学習支援システム / 英語学習 / 発音評価 / 文法誤り検出 / 英会話学習 / 深層学習 / 英語学習システム / 音声認識 / 音声対話 / 音声合成 / 発音自動評価 / マルチモーダル / 韻律自動評価 / 対話型英会話学習システム / 英会話学習システム / 非母語話者音声認識 / マルチモーダル対話 / 教材情報システム / 英語教育システム |
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| 研究成果の概要 |
深層学習に基づく英会話学習システムのための要素技術を開発し，英会話の練習ができるCALLシステムを作成した．まず、深層学習に基づく音声・表情・ジェスチャに対するインターフェースの高度化・高精度化として，日本人英語音声を高精度に認識する技術を確立した．次に，深層学習に基づく英語発音評価・英会話シミュレーション技術を確立させるため，表情とジェスチャが英語の習熟度評価に与える影響を調べた．また，対話音声に対して高精度に発音評価を行う手法を確立した．最後に基盤要素技術を統合して音声対話型英会話学習システムを作成した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
CALLシステムは手軽な英語学習の手段として使われているが，人間の教師に対して行うような柔軟な対話による英会話練習を実現したシステムは存在せず，人間の教師と同等の教育効果が得られる英会話学習システムの登場が望まれていた．
今回開発したシステムは，人間同士のような柔軟な対話を行うことができ，また事前にシナリオがない音声対話に対して高精度な発音評価ができるようになった．自由な対話をもとに学習ができる英会話学習システムはこれまで存在しないため，学術的に意義があると同時に，社会的にも価値が大きいと考えられる．
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