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2020 年度 研究成果報告書

深層学習に基づくマルチモーダル対話型英会話学習システムの研究開発

研究課題

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研究課題/領域番号 17H00823
研究種目

基盤研究(A)

配分区分補助金
応募区分一般
研究分野 教育工学
研究機関東北大学

研究代表者

伊藤 彰則  東北大学, 工学研究科, 教授 (70232428)

研究分担者 能勢 隆  東北大学, 工学研究科, 准教授 (90550591)
千葉 祐弥  東北大学, 工学研究科, 助教 (30780936)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2021-03-31
キーワード外国語教育システム / 音声対話システム / 英語発音評価 / 英語韻律評価 / 雑談対話システム / 音声感情認識
研究成果の概要

深層学習に基づく英会話学習システムのための要素技術を開発し,英会話の練習ができるCALLシステムを作成した.まず、深層学習に基づく音声・表情・ジェスチャに対するインターフェースの高度化・高精度化として,日本人英語音声を高精度に認識する技術を確立した.次に,深層学習に基づく英語発音評価・英会話シミュレーション技術を確立させるため,表情とジェスチャが英語の習熟度評価に与える影響を調べた.また,対話音声に対して高精度に発音評価を行う手法を確立した.最後に基盤要素技術を統合して音声対話型英会話学習システムを作成した.

自由記述の分野

音声言語情報処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

CALLシステムは手軽な英語学習の手段として使われているが,人間の教師に対して行うような柔軟な対話による英会話練習を実現したシステムは存在せず,人間の教師と同等の教育効果が得られる英会話学習システムの登場が望まれていた.
今回開発したシステムは,人間同士のような柔軟な対話を行うことができ,また事前にシナリオがない音声対話に対して高精度な発音評価ができるようになった.自由な対話をもとに学習ができる英会話学習システムはこれまで存在しないため,学術的に意義があると同時に,社会的にも価値が大きいと考えられる.

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公開日: 2022-01-27  

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