| 研究課題/領域番号 |
19K00743
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分02090:日本語教育関連
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| 研究機関 | 熊本保健科学大学 (2020-2022)
熊本県立大学 (2019) |
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研究代表者 |
馬場 良二 熊本保健科学大学, 保健科学部, 研究員 (30218672)
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| 研究分担者 |
飯村 伊智郎 熊本県立大学, 総合管理学部, 教授 (50347697)
森山 賀文 熊本県立大学, 総合管理学部, 教授 (10413866)
石橋 賢 熊本県立大学, 総合管理学部, 准教授 (70749118)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 音調機能の網羅 / 音調独習アプリ / AIによる発音評価 / 日本語学習者 / 楽に楽しく学べるシステムの開発 / 統計解析 / 進化計算 / 快適な言語コミュニケーション力の獲得 / 楽しく楽に学べるシステムの開発 / 快適な言語コミュニケーション 力の獲得 / スマートフォン / 独習アプリ / 自動評価 / 音調現象のすべて / 統一理論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本政府は、労働力として外国人を受け入れる方向へ大きく舵を切りました。日本語学習環境を整えなければなりません。
ちょっとした発音の誤りが事故の原因となることがあります。そして、深刻なのが、感情的な誤解です。この研究では、日本語のアクセント、イントネーションすべてを洗い出し、情報のやり取りから感情表現まで、スマートフォンでいつでも、どこでも、利用者が楽しく、楽に学べる独習アプリをつくります。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、日本語学習者が、語、句、発話における音調全般を身に付けられるようになるアプリを開発することが目的です。そのために、日本語の音調に①語彙、②語彙（オノマトペ）、③文の区切り、④文の区切り（係り受け）、⑤文の区切り（プロミネンス）の分類を設けました。
2020年度は、④として「寝ている犬の子ども」、2021年度は②「フラフラだ」と「フラフラする」、⑤「山でそばを食べました」をとりあげました。④は、音調によって、寝ているのが「犬」なのか「犬の子ども」なのかが言い分けられ、②は品詞によって語アクセントが変わり、⑤は「どこで食べたか」「何を食べたか」「山でそばをどうしたか」といった質問に答える際に、プロミネンス、発話音調が変わります。
④、②、⑤ともに、日本語話者42名分の音声採取が完了し、分析、推論モデルをPCに投入することができました。2022年度は、アプリをくみ上げました。スマホに搭載したアプリが録音音声を再生し、それを聞いて学習者が繰り返し、スマホでその音声を録音、録音した学習者の音声をhttps通信でサーバーに送信、サーバーにある推論モデルで分析、その結果をスマホ側に送信、表示します。その表示を参考に、学習者が発話練習を繰り返すシステムです。日本語学習者、および、日本語教師を対象に試用して、アンケートに答えてもらいました。
アンケートの結果は、概ね、良好。学習者は、使いやすいし、イントネーションの上達に役立ったという回答が80%を超えました。教師からは、スマホで手軽に練習できる点が評価されましたが、AIによる評価判断が不安定だと指摘されました。
スマホ側アプリとサーバー側推論モデルを同一のPC上に構築してあります。開発環境は、スマホアプリ側がUnity、言語C#、サーバー側はdockerで仮想環境を構築、言語はpython Flaskです。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究申請時は、音調機能の網羅を謳っていましたが、実際のアプリには、五つ設けた機能のうちの三つしか搭載できませんでした。AIに学習者の音声を評価させるためには、一定量のデータが必要で、そのための日本語話者の音声収拾が容易でなかったことが原因です。網羅できていないので、「遅れている」にすべきかもしれませんが、母語話者音声の収集の困難を思い、「おおむね順調」としました。
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| 今後の研究の推進方策 |
アプリ使用者の発音をAIが聞き取り、評価するのですが、その評価が安定しません。AIに読み込ませた母語話者のデータが少ないのか、学習者が音声をスマホで録音する際のノイズが影響しているのか、原因を明らかにしなくてはなりません。
後者について、録音スタジオと静かな教室とでAIによる評価の精度をくらべようと考えています。
それから、AIに学習させる音声を日本語教師3名が精査しました。すると、3名の間で音声への評価が割れることがありました。同じ音声なのにタキの位置の知覚が3名で異なるのです。タキの位置の知覚に個人差があるということになります。この差は、どこにあるのか、調査、研究をすすめます。
現在、コンピュータは、日本語音声のタキの位置を聞き取っていません。日本語母語話者の聞き取りの機構が分かれば、コンピュータも聞き取ることができるようになるでしょう。
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