| 研究課題/領域番号 |
22K00564
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
野澤 健 立命館大学, 経済学部, 教授 (30198593)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 音韻隣接語彙密度 / 語彙頻度 / 語彙認識 / 日本語話者 / 英語 / speech-shaped noise / 音節構造 |
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| 研究実績の概要 |
前年度の結果、一部の実験参加者には課題が簡単過ぎたため、前年度とは異なる話者の音声を音声刺激にし、音声刺激にSN比+3dBのspeech-shaped noiseを加えて実験を行った。その結果、前年同様、高頻度語と低頻度語の間に有意な正答率の差が見られたが、音韻隣接語が密であるか疎らであるかについては有意な差は見られなかった。しかし、特定の単語の正答率がノイズを加えると著しく下がる傾向が見られた。ただ、異なる話者の音声を使用したため、話者の違いの影響を完全に排除できなった。
このことを踏まえて、同じ英語話者の音声を使用し、ノイズのない条件とSN比+3dBのノイズを加えた条件とで実験を行い、結果を比較した。この実験は現在も進行中であるため、現在まで収集したデータに基づいた考察を述べる。
高頻度語と低頻度語はともにノイズを加えると約20％の正答率の低下が見られた。/CVC/の構造では、母音の正答率はノイズの有無の影響を殆ど受けないが、子音の正答率は下がり、特に語末の子音の正答率は74％から58％まで低下した。語頭に重子音が現れる語に関しても、ノイズが加わると正答率は低下し、特に最初の子音を誤って知覚する傾向が強くなった。顕著に見られるのは、他の子音と誤って知覚するのではなく、growがrowと知覚されるようにノイズが入ると子音の存在すら知覚されないことが多く見られた。また、語末の重子音についても、ノイズによる近くへの影響は見られたが、promptがprontと回答された以外に明らかにノイズの影響と思われる子音の欠落は見られなかった。
最も数が多い/CVC/語だけを見ると、高頻度語に比べて低頻度語の方が、ノイズを加えたことによる正答率の低下が大きく、音声の明瞭度が下がると語彙語彙親密度が低いと聞こえた音声から語彙を構成する音を特定するのが一層困難になることが推測される。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
3: やや遅れている
理由
実験参加者を集めるのに予想以上に時間を要したため、データの収集が遅れているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は最終年度であり、データの更なる収集と、結果分析を行い、本研究課題を終了する。
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