| 研究課題/領域番号 |
16H03084
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 創価大学 (2018-2019, 2021)
東京国際大学 (2016-2017) |
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研究代表者 |
山内 豊 創価大学, 教育学部, 教授 (30306245)
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| 研究分担者 |
西川 惠 東海大学, 国際教育センター, 准教授 (10453705)
舟生 日出男 創価大学, 教育学部, 教授 (20344830)
Husky Kay 東京国際大学, 商学部, 准教授 (50237955)
峯松 信明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90273333)
木下 聖子 創価大学, 糖鎖生命システム融合センター, 教授 (50440235)
染谷 泰正 関西大学, 外国語学部, 教授 (40348454)
川村 明美 東京国際大学, 言語コミュニケーション学部, 教授 (30326996)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 / 音響モデル / GOP / DTW |
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| 研究成果の概要 |
外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可能になり、さらに、複数言語データで構成したマルチリンガル音響モデルを活用することで、特定の言語への依存性を低減できる可能性があることが明らかになった。
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| 自由記述の分野 |
英語教育学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の音声認識を使った音声評価システムでは，モデル音声と学習者音声の直接比較ができず，さらに，言語ごとに音響モデルを用意する必要があった。本研究の自動評価についての新アルゴリズムは，従来の音声認識法と比較して評価精度が向上し、特定言語への非依存性を検討した点が学術的な意義といえる。学習者音声との直接比較が可能となったため，外国語教育分野で活用した場合の学習者へのフィードバックが正確になり，言語ごとに異なる音響モデルを用意する必要がないため多言語を対象とした外国語教育に広く利用できる可能性を含んでいる点が社会的意義といえる。
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