| 研究課題/領域番号 |
20K00610
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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02060:言語学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 (2021-2023)
東京国際大学 (2020) |
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研究代表者 |
波多野 博顕 筑波大学, 人文社会系, 助教 (10709364)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 日本語アクセント / 機械学習 / 音声自動評価 / ウェブアプリケーション / 日本語学習者音声 / 韻律比較 / 音響分析 / クラスター分析 / 自動評価 / 韻律 / 音声評価 / 学習者音声 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、日本語の韻律、特にアクセントを対象に、機械学習の手法を用いて高精度な自動評価モデルを検討する。そのために、日本語母語話者・学習者の音声データを広く収集し、多様な音響特徴を精査・分析するとともに、複数の評価者によるアクセントの評価実験を行う。高精度な評価モデルの確立は、日本語音声教育における自律学習を支援するだけでなく、音声コーパスのマイニング・ツールとして活用されることも期待される。
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| 研究実績の概要 |
2023年度は、引き続き学習者音声の音響分析を進めるとともに、音声評価のウェブアプリケーションについて実装の検討を行なった。
学習者音声の分析では、収集された発話データに対して日本語母語話者の聴取に基づいたアクセント型の判定作業を行なった。この作業によって機械学習における「正解ラベル」が得られ、また、音素境界のアライメント作業も進んだことにより、教師あり学習用のデータセット整備が進んだ。これまでの２・３モーラ語に加え４モーラ語も整備したため、さらに多くの発話が分析対象となり、より一般性の高い結果が得られる環境が整った。
音声評価のウェブアプリケーション実装検討では、モデル音声に重ねるように発話する「オーバーラッピング」という練習法を参考に、モデル音声と学習者発話の音響特徴を比較してグラフやスコアを提示するアプリケーションを共同研究者とともに開発した。このアプリケーションは、筑波大学日本語日本事情遠隔教育拠点のホームページ上で公開されている。母語話者のチェックに依らず音響特徴のみで評価されるため、海外を含めた日本語学習者にとって自律的に音声学習を進めるためのツールとして今後の発展が期待される。
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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
学習者音声データの基礎的研究だけではなく、音声評価について実際にウェブアプリケーションとして公開できたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
音声評価アプリケーションについて、更に内容・機能を充実させるとともに、この科研での研究を論文にまとめて研究全体を総括する。
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