| 研究概要 |
1.発音評価の高精度化
音声認識技術を応用し,外国語学習者の発音誤りを検出する方法を開発した.対象は日本人の英語学習と韓国人の日本語学習である.誤り検出精度を向上させるため,日本語と英語の音響モデルを同時に適応するバイリンガル話者適応の手法を開発した.また,発音誤り検出の厳密さが文脈に依存する問題を解決するため,決定木を用いた誤り検出手法を開発し,日本人の英語発音に対して90%以上の精度で誤り発音を検出することができた.
2.イントネーション・リズムの評価
発音だけでなく,韻律のよさを自動評価するため,イントネーションとリズムの評価手法を開発した.イントネーションに関しては,対数基本周波数およびその時間微分,対数パワーおよびその時間微分を特徴量として用いるのがよいということを見出した.また文の中の単語によってイントネーション評価の厳密さを変えるため,決定木を用いて単語の重要度を自動推定する手法を開発した.リズム評価については,特徴量として単語持続時間比が有効であることを発見した.
3.対話型CALLシステムの開発
コンピュータと対話しながら外国語を学習する「対話型CALLシステム」において,学習者の発話に含まれる文法誤りを自動的に検出する方法を開発した.日本語の学習においては,正解文に誤りルールを適応した有限オートマトンを用いて音声認識する手法を開発した.また,英語の学習においては,誤りルールを用いて自動生成したコーパスからn-gram言語モデルを学習する方法を開発した.
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