| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
広瀬 啓吉 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (50111472)
原田 康也 早稲田大学, 法学学術院, 教授 (80189711)
河内山 晶子 中部大学, 人文学部, 准教授 (80350990)
山内 豊 東京国際大学, 商学部, 准教授 (30306245)
牧野 武彦 中央大学, 経済学部, 准教授 (00269482)
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| Research Abstract |
本研究では,英語の母音発音学習に焦点を絞り,現在の発音がどのような状態にあるのか,優先的に矯正すべきはどの母音の発音なのか,また,日本人の英語発音はどのようなタイプに分類できるのか,といった情報を,学習者の音声データから抽出する技術体系についてその高精度化を行ない,実際の発音指導の現場でのデータ収集を通して有効性の検討を行なった。音声の音響的特徴に基づいて発音状態を記述する場合,発音と無関係の要因,例えば,性別や年齢に伴う音響変動は,発音の記述方式に影響を与えないようにすべきである。本研究では,代表者が提唱する,音声の構造的表象を導入し,この問題を解決している。この構造的表象を用いて学習者の英語母音構造を求めた場合,話者,性別,年齢といった要因が消え,母音生成における不具合が,構造的歪みとして計算される。その結果,例えば,学習者が自分の発音を比較して欲しい教師発音を選べるようになる。目的とする発音を有する教師を選び,その教師との間で(年齢,性別の違いを構造的に消失させた上で)発音比較が可能である。学習者分類においては,音声学者による分類と比較することで,その妥当性について検討することができた。更に,母音矯正の順位付けについても音声学者のよる順位付けに,より近づけるための方法論を実装することができた。実際の発音教育指導の現場での利用であるが,音声データ収録についても,大学公開を利用してこれまで400名以上の英語音声を収録し,それらを分類することを試み,更には,各種大学,語学学校にて100名以上の学習者音声の収録を通して妥当性の検討を行なった。
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