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１．特定場面での対話型CALLシステムを開発するのに必要な対話シナリオに基づき想定する対話場面での英語表現を収集し、対話型CALLシステム開発用の英訳コーパスを開発した。学習者の英語の発音が英語母語話者と異なることから、学習者に適した音素体系に検討を進め、英語の音素41音素から相互情報量基準に基づき選択した音素33音素から38音素が日本人学習者の発話の音声認識率を向上させることが判明した。これらの結果を求め、電子情報通信学会で発表すると共に、InterSpeech2013に投稿した。
２．認識結果の信頼度を評価する手法として従来主に使用されてきた複数の音声認識器の音響尤度差と認識結果の編集距離に加えて、課題文に対する学習者の誤り表現を有限オートマトンで表現し、それらの編集距離差を用いる手法を開発した。これらの結果を電子情報通信学会で発表すると共に、日本音響学会音声研究会で発表した。
３．第二言語での会話での話者交替を予測するモデルの構築を目的として収集したマルチモーダルな対話コーパスに対しタグ付けを行い、話者交替の予測を行う手法について実験を進めた。この結果、第二言語での会話では、発話における発話長の出現頻度や視線情報の特徴が、英語能力により母語による会話時の特徴とかなり異なることが明らかとなり、これらの定量的な分析結果をまとめ、LREC2012に発表すると共に、視線情報についての詳細な分析結果をEye Gaze in Intelligent Human Machine Interactionに関するワークショップで発表した。なお、コミュニケーションに関するグラウディングに関する認知科学的な視点からの分析結果については、8月に開催されるCogSci 2013に投稿し採択された。
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