| 研究課題/領域番号 |
22K00564
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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 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
野澤 健 立命館大学, 経済学部, 教授 (30198593)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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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 |
1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
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| キーワード | 音韻隣接語彙密度 / 語彙頻度 / 語彙認識 / 日本語話者 / 英語 / 語彙境界 / 音節構造 / 英語話者 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
非母語の音の知覚に関する研究は分節音レベルで母語の音韻カテゴリーに基づいて非母語の音の知覚の難易度を論じたものが多いが、非母語の音の知覚が非母語における語彙認識につながるかには言及していない。また、語彙認識に関する研究は、語彙頻度、音韻隣接語彙密度、確率論的音素配列などに基づいて、語彙認識の難易度を論じている。しかし、これらの研究は音素の混同しやすさや非母語話者を対象にした研究では、母語の音のカテゴリーの影響などについては述べていない。本研究は、語彙認識と音韻隣接語彙密度の関係を再検討し、音声情報としての語彙を紛らわしくしている本当の要因は何かを検証する。
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| 研究実績の概要 |
実際のコミュニケーションの場面に近い状況を設定するため(SNR +6dB) のSpeech-shaped noiseを加えて日本語母語話者を対象にして聞こえた英語の単語をタイプする実験を行った。前年度のノイズのない音声を使った実験の結果と比べて、正答率そのものは大きな違いは見られなかったが、語頭の/k/や/h/などノイズのない状況ではほぼ間違いのなかった音の間違いが増えた。また、/CVC/の構造をした語では、ノイズのない状況では母音のエラーが最も多かったのに対し、ノイズが加わると語末の子音のエラーが最も多くなった。
重子音で始まる語では、語頭の子音の欠落が多く見られた他、/gl/と/gr/など/l/と/r/の取り間違いも多く見られた。しかし、/tr/, /dr/では英語の音韻規則に違反する/tl/、/dl/という回答はなかった。
子音全体では/s/は比較的正確に知覚された一方、語頭では/h/や/t/の正答率が50％程度であった。語末では/f/や鼻音の正答率が低かった。
語彙頻度や音韻語彙密度との関連では、頻度の高い語彙の正答率が低い語彙の正答率よりも有意に高かった一方で、音韻語彙密度が高いか低いかは語彙の認識に影響しなかった。しかし、語頭子音、母音、語末子音に分けて、音韻語彙密度による正答率を比較すると密度の高い語では、語末の子音の正答率が低かった。このことから競合する語彙との混同は語末の子音で最も起こりやすいことが推測される。
同時に調べた語彙親密度と語彙の正答率には高い相関があることがわかり、語彙知識を使って音連続を解読しようとするものの馴染みのない語では音連続を正しく認識することが難しいことがうかがえる。
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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
実験参加者数がやや少ないものの、一定の結論を得るのに十分なデータは収集できている。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は、データを更に増やし、結論の精度を高める。
また、誤答となった語彙の親密度も測定し、心的語彙マップの作製を目指す。
現在は日本語話者だけのデータであるが英語母語話者のデータも加えて比較を行う。
新たなデータを加えて、学会発表をする。
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