| 研究課題/領域番号 |
17K01495
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| 研究機関 | 東京工科大学 |
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研究代表者 |
越智 景子 東京工科大学, メディア学部, 助教 (20623713)
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| 研究分担者 |
小野 順貴 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (80334259)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 言語訓練 / 音響分析 / 機械学習 / 吃音 / 発話障害 |
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| 研究実績の概要 |
吃音の言語訓練で一般的に行われている流暢形成訓練では、発話全体に対しては発話速度の調整、吃音の中核症状が高頻度で生じる単語・発話開始部分については、軟起声と構音器官の軽い接触(light contact)の習得が臨床家の指導の下に行われる。軟起声は開始部分の母音などに主に用いられ、light contactは開始部分の子音での中核症状の軽減のために主に用いられる。これまで、発話速度の調整と軟起声については、言語訓練アプリのための自動計測手法の開発を行い、その一部については携帯端末アプリとして実装を行い、ユーザーの感想の聴取などを行ってきた。本年度は、light contactについて、その有効性が得られる機序を明らかにして自動評価システムの開発を行うことを目指し、その音響分析と機械学習を用いた自動評価手法の開発を行った。light contactは子音などの閉鎖音などを発音するときに、構音器官の閉鎖を緩やかにして過度な接触を回避することによって、吃音の阻止（ブロック）といった症状が起こるのを防ぐ発話パターンである。light contactの音響分析では、言語聴覚士の発声した通常の構音器官の接触による発話音声とlight contactの発話音声の対象子音に続く後続母音フォルマント遷移を分析をして、差異を明らかにした。また、自動評価法の開発では、言語聴覚士、吃音者、非吃音者の通常発話音声とlight contact音声について、フォルマント遷移に差異があるという知見にもとづいて音響特徴量メルケプストラムの動的特徴量の極大値などを用いてlight contactの発話ができているかの自動判別を行う手法を開発した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
言語訓練で使われる各訓練については自動評価手法の完成をし、一部すでにアプリ上に実装している。しかし、現段階ではユーザによる評価実験が被験者数、練習期間ともに不十分であるという課題がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
light contactについても、画像による結果の視覚的なフィードバック手法を実装し、携帯端末のアプリとして言語訓練の自宅練習が可能となるようにする。そのアプリを搭載した端末を被験者実験により評価して有効性を検証する予定である。さらに、その結果について、学会論文誌、国際会議などで発表を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
開発した自動評価手法を用いた言語訓練システムについて、その被験者実験の実施が不十分であるという進捗状況の遅れのため未使用を生じている。次年度は、自動評価手法をこれまで一部実装してきたAndroidだけではなくiOSでも実装できるようにするために、Macを搭載したコンピュータの購入と、被験者実験で使用する携帯端末とマイクの購入、被検者実験の謝金、および収録音声の分析のための前処理を技術補助員により実施するための謝金を支出する予定である。
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