研究課題
ある任意のニュースを英語リスニング教材として使用するには、その難易度が学習者にとって適切かどうか判断しなければならないが、従来、話し方やスピードなどをどのように感じるかによって、授業を担当する教員、あるいは学習者自身が感覚的に判断することが多かった。昨今はコーパス言語学の視点を応用して語彙レベルを判定する方法も用いられているが、これはあくまでもテキストベースの話であり、音声自体の難易度を判定するものではない。本研究の目的は、我々がこれまで蓄積してきた膨大なリスニングデータを利用しながら、人間が判定する感覚的難易度を工学的音響分析の手法を用いて自動判定し、そのシステムをe-ラーニングプログラムに応用することである。2018年度もこれらの目的を遂行するために以下を実施した。１．＜＜国内新規特許査定＞＞ すでに映画英語教育学会全国大会にて発表し、特許出願済みのプログラム「外国語の難易度判定装置」（特開２０１６－４２１５８）に関して、審査請求を実施し査定された（特許第６４６８５８４号）。２.＜＜音声認識エンジン＞＞ 当初予定していたアセスメントテストの録音状態がナチュラルなため、音声認識エンジンによる解析がほぼ不可能であった。さらに本研究に適する音声認識エンジンが入手困難のため、ディープラーニングの利用により認識エンジンの代用ができないか実験を開始した。実験段階での使用データは手作業で振り分けることとした。
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環太平洋大学研究紀要
巻: 14 ページ: 25-33
