| 研究課題/領域番号 |
17K02925
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
外国語教育
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 (2019)
京都大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
MESHGI Kourosh 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (80774835)
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| 研究分担者 |
Mirzaei Maryam 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (10810509)
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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 | PSC / Surprisal Model / L2 listening / ASR error analysis / Listening Difficulty Idx / Instantaneous Hints / Adaptive Captions / Individualized Cues |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、字幕への依存度を減らしながら聞き取り能力を向上させるために、 部分的かつ同期された新たな字幕提示法を提案する。対象に合致して学習され た高精度の音声認識システムによって、発話中の各単語の音声区間に正確にタ イミングがあった字幕を生成する。その上で、学習者の聞き取りを阻害する可 能性の高い単語やフレーズを自動的に選択する。最終的な字幕は、学習者のレベルに応じた部分的な単語列から構成され、音声に同期して順次提示される。
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| 自由記述の分野 |
Machine Learning and NLP
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Improved listening skill of Japanese learners of English; Popular among university students and teachers; Facilitated training listening skill and using authentic material such as TED talks; Introduced a novel type of captioning method in Japan.
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