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2018 年度 実績報告書

母語話者シャドーイングを用いた発音の了解性計測に基づく外国語教育インフラの構築

研究課題

研究課題/領域番号 18H04107
研究機関東京大学

研究代表者

峯松 信明  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90273333)

研究分担者 牧野 武彦  中央大学, 経済学部, 教授 (00269482)
山内 豊  創価大学, 教育学部, 教授 (30306245)
齋藤 大輔  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (40615150)
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2022-03-31
キーワード外国語教育 / シャドーイング / comprehensibility / 音声認識 / 音素事後確率 / 定量的計測 / 発音評価
研究実績の概要

外国語学習の主目的は,対象言語を用いた他者との音声コミュニケーションであるが,その言語を日常使う機会に恵まれなければ,外国語訛りが強く残り,聴取者にとって聞き取り難い発音となる。学習者発音を矯正する場合,教師は自身が内在的に持つモデル発音との差異に基づいて矯正し,これを技術的に実現する場合も,母語話者発音モデルとの差異を自動検出することになる。これらは母語話者のような(native-souding)発音を学習目標とした指導戦略と言えるが,外国語音声学習の主目的は十分伝わる可解性の高い(comprehensible enough)発音の獲得である。この場合,聴取者が持つと想定される発音逸脱への許容度を前提とした指導が必要となるが,聴取者の許容能力を計測・モデル化することが困難であるため,発音了解性に基づく音声指導は,教師の経験と直感に頼らざるを得なかった。本研究では,1) 学習者音声o(t)に対する母語話者シャドーイングを通して,各音声に対して了解度の時系列パターン i(t) を定量的に導出し,o(t) と i(t) のパラレルコーパスを構築する。2) それを用いて,任意の学習者音声のどこが,どの程度聞き取り難くなるのかを深層学習によって予測する技術を構築する。3) 最終的に,LA を母語とし LB を学ぶ学習者群と,LB を母語とし LA を学ぶ学習者群に対して,互いに他群の学習者音声をシャドーイングさせ(互いに他者の評価者となり),学習者音声のどこで了解性が低下するのかを教示する教育インフラを構築・公開し,外国語音声教育に貢献する。2018年度は学習者音声に対して音素事後確率を推定し i(t) とする方式を提案した。その後,シャドー音声以外に母語話者の読み上げ音声を利用する手法を考案することができた。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

学習者音声の comprehensibility を自動予測するための検討を行った。通常,学習者音声を評価する場合,学習者音声を分析対象とし,母語話者の発声や発音と比較してスコア化(定量化)するが,これは母語話者発音とのずれを求めることに等しい。母語話者(モデル話者)とは異なる発音であっても十分理解できる発音も多く,母語話者らしさではなく,聞き手にとって理解しやすいか(comprehensibility)に基づく自動評価が求められている。本研究では,学習者の音声ではなく,聞き手の挙動を分析対象とした。聞き手(母語話者)に学習者音声をシャドーさせ,そのシャドーイング音声の崩れを計測する。また,シャドーイング時の表情をビデオ録画するとともに,表情筋の筋電変化を計測した。実験の結果,学習者音声を分析するよりも,母語話者聴取者のシャドーイング音声の崩れに着眼した方が,聞き手が感じ取る comprehensibility を精度よく近似できることがわかった。また,聞き手の表情にも聞き取り易さ/難さが観測される様子も実験的に示すことができた。これらの結果は,国内外の研究発表会で発表するとともに,サバティカルプログラムで訪問した,南米,北米,欧州の関連研究者から,非常に高い評価を受けた。

今後の研究の推進方策

母語話者のシャドーイング音声に対して深層学習に基づく音声認識技術の特徴抽出モジュールを適用し,シャドーイング音声の音素事後確率ベクトル系列(ポステリオグラム)に変換し,意図された音素の確率値を計算する,ということを行っていた。これに対し,母語話者にシャドーさせるだけでなく,その後に,学習者が意図したテキストを読ませ,シャドーイング音声とリーディンング音声を比較することで,シャドー音声の崩れを計測できることに気づいた。事後確率を求めるよりも,より枯れた技術でシャドーの崩れを定量化できるため,シャドーの崩れをラベル(アノテーション)とすることを目的とすれば,後者の方がより適した技術実装系であると思われる。本年度は,この方法論と昨年検討したポステリオグラムに基づく手法とを比較し,母語話者シャドイングを spoken annotation として利用することの妥当性を検討する。と同時に,シャドーイング音声の収録を大規模に行うためのインフラ整備も行う予定である。

  • 研究成果

    (38件)

すべて 2019 2018

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (13件) (うち国際学会 8件) 図書 (1件) 学会・シンポジウム開催 (21件)

  • [雑誌論文] Many-to-Many and Completely Parallel-Data-Free Voice Conversion Based on Eigenspace DNN2019

    • 著者名/発表者名
      Tetsuya Hashimoto, Daisuke Saito, Nobuaki Minematsu
    • 雑誌名

      IEEE/ACM Transaction on Audio, Speech and Language Processing

      巻: 27 ページ: 332, 341

    • DOI

      10.1109/TASLP.2018.2878949

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] 音声分析・合成・認識技術を用いた多様な外国語教育支援2018

    • 著者名/発表者名
      峯松信明
    • 雑誌名

      日本音響学会誌

      巻: 74 ページ: 525, 530

    • DOI

      10.20697/jasj.74.9_525

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Wasserstein GAN and Waveform Loss-Based Acoustic Model Training for Multi-Speaker Text-to-Speech Synthesis Systems Using a WaveNet Vocoder2018

    • 著者名/発表者名
      Yi Zhao, Shinji Takaki, Hieu-Thi Luong, Junichi Yamagishi, Daisuke Saito, Nobuaki Minematsu
    • 雑誌名

      IEEE Access

      巻: 6 ページ: 60478, 60488

    • DOI

      10.1109/ACCESS.2018.2872060

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Inter-learner shadowing with speech technologies enables automatic and objective measurement of comprehensibility of learners' utterances2019

    • 著者名/発表者名
      Nobuaki Minematsu, Yusuke Inoue, Daisuke Saito, Yutaka Yamauchi and Kumi Kanamura
    • 学会等名
      AAAL2019
    • 国際学会
  • [学会発表] How much does automatic evaluation based on deep neural network GOP cover prosodic features in L2 oral task assessment?2019

    • 著者名/発表者名
      Megumi Nishikawa, Yutaka Yamauchi, Nobuaki Minematsu, Kayoko Ito, Kay Husky
    • 学会等名
      AAAL2019
    • 国際学会
  • [学会発表] Verification of the Cognitive Load Theory: How much does continuous simultaneous oral reproduction training improve L2 overall proficiency?2019

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Yamauchi, Nobuaki Minematsu, Kayoko Ito, Megumi Nishikawa
    • 学会等名
      AAAL2019
    • 国際学会
  • [学会発表] A Study of Objective Measurement of Comprehensibility through Native Speakers' Shadowing of Learners' Utterances2018

    • 著者名/発表者名
      Yusuke Inoue, Suguru Kabashima, Daisuke Saito, Nobuaki Minematsu, Kumi Kanamura, Yutaka Yamauchi
    • 学会等名
      INTERSPEECH2018
    • 国際学会
  • [学会発表] Natives’ shadowability as objectively measured comprehensibility of non-native speech2018

    • 著者名/発表者名
      N. Minematsu, Y. Inoue, S. Kabashima, D. Saito, Y. Yamauchi, K. Kanamura
    • 学会等名
      ISAPh2018
    • 国際学会
  • [学会発表] DNN-BASED SCORING OF LANGUAGE LEARNERS’ PROFICIENCY USING LEARNERS’ SHADOWINGS AND NATIVE LISTENERS’ RESPONSIVE SHADOWINGS2018

    • 著者名/発表者名
      Suguru Kabashima, Yuusuke Inoue, Daisuke Saito, Nobuaki Minematsu
    • 学会等名
      Spoken Language Technology2018
    • 国際学会
  • [学会発表] Prosodic Comparison of Utterances without Extracting Fundamental Frequencies based on Vocalized Subharmonic Summation2018

    • 著者名/発表者名
      Takuya OZURU, Nobuaki MINEMATSU, Daisuke SAITO
    • 学会等名
      Speech Prosody2018
    • 国際学会
  • [学会発表] 学習者アフレコ音声からの音韻的誤りと韻律的誤りの自動検出2018

    • 著者名/発表者名
      大鶴拓哉,峯松信明,齋藤大輔,白寄まゆみ
    • 学会等名
      ICJLE2018
    • 国際学会
  • [学会発表] 母語話者シャドーイングとそれに基づく「聞き取り易さ」の客観的計測2018

    • 著者名/発表者名
      峯松信明,井上雄介,椛島優,齋藤大輔,金村久美,山内豊
    • 学会等名
      日本音声学会全国大会
  • [学会発表] シャドーイング音声自動評価における耐雑音化と回帰を用いた高精度化2018

    • 著者名/発表者名
      椛島 優,齋藤 大輔,峯松 信明,山内 豊,伊藤 佳世子
    • 学会等名
      情報処理学会音声言語研究会
  • [学会発表] 母語話者シャドーイングに基づく非母語話者音声の可解性自動計測2018

    • 著者名/発表者名
      井上 雄介,椛島 優,齋藤 大輔,峯松 信明,金村 久美,山内 豊
    • 学会等名
      情報処理学会音声言語研究会
  • [学会発表] 母語話者シャドーイングに基づく学習者音声の可解性自動計測と回帰分析による高精度化2018

    • 著者名/発表者名
      井上 雄介,椛島 優,齋藤 大輔,峯松 信明
    • 学会等名
      情報処理学会音声言語研究会
  • [学会発表] 母語話者シャドーイングによる「聴き取り易さ」の客観的計測2018

    • 著者名/発表者名
      峯松信明,山内豊
    • 学会等名
      外国語教育メディア学会全国研究大会
  • [図書] Digital resources for learning Japanese2018

    • 著者名/発表者名
      Motoko Ueyama, Irena Srdanovic
    • 総ページ数
      235
    • 出版者
      Bononia University Press
    • ISBN
      978-88-6923-297-8
  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Atlanta, USA)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (BuenosAires, Argentina)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Quito, Ecuador)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Lima, Peru)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Cusco, Peru)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (SaoPaulo, Brazil)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Campinas, Brazil)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Asuncion, Paraguay)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (WashingtonDC, USA)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Ghent, Belgium)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Leiden, Netherland)2019

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Seatle, USA)2018

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Manila, Philipines)2018

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Hanoi, Vietnam)2018

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Prague, Czech)2018

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Venice, Italy)2018

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Colombo, SriLanka)2018

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Pune, India)2018

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Chennai, India)2018

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Delhi, India)2018

  • [学会・シンポジウム開催] Tutorial workshop of OJAD (Canakkale, Turkey)2018

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公開日: 2019-12-27  

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