| 研究課題/領域番号 |
20K11956
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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61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 会津大学 |
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研究代表者 |
Julian Villegas 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (50706281)
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| 研究分担者 |
李 勝勲 国際基督教大学, 教養学部, 上級准教授 (20770134)
MARKOV K 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (80394998)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | Phonation prediction / Machine Learning / Psychoacoustics / Phonation prediction / Machine Learning / Corpus acquisition / Machine learning |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Many of languages use voice qualities such as modal, breathy, creaky, etc. for distinguishing between units of sound. This project (PSYPHON) aims at the creation of predictors for those voice qualities by using models of sound perception instead of looking at the speech recordings directly.
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| 研究成果の概要 |
サポテカ語とミキセ語の単語を収録した新しいコーパスを作成し、3種類の音韻的対比（有声・きしみ声・息もれ声）で特徴づけました。このコーパスは機械学習の音韻予測に役立ちます。主観的実験では、きしみ声に対する感度が母語話者や非専門家の非母語話者を上回りました。この結果は、音響心理学的特徴が発声の知覚を予測する因子として優れていることを支持しました。ファルセットはピッチ、ささやき声は鋭さ、きしみ音は音量と荒さに関連していることも明らかにしました。最後に、主観的研究の再分析から音響心理学的粗さモデルを開発しました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
This project is significant because it helps to close the gap between languages that are under-resourced and those that have sufficient resources, contributing directly to the Sustainable Development Goal SDG-10 (reducing inequality within and among countries).
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