音声の構造的表象に基づく学習者分類の検証と発音矯正度推定の高精度化

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  • オンセイ ノ コウゾウテキ ヒョウショウ ニ モトズク ガクシュウシャ ブンルイ ノ ケンショウ ト ハツオン キョウセイド スイテイ ノ コウセイドカ
  • Verification of Clustering Language Learners and Improvement of Estimating which Vowel to Correct Based on the Structural Representation of Speech

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抄録

外国語を習得する場合，母語干渉に起因する外国語訛りが頻繁に観測される．本研究では外国語発音の自動分析およびそれに基づく自動評定技術の構築を目指している．外国語発音を音響分析する場合，年齢・性別・体格に起因する音響バイアスを捨象したうえで分析することが望まれるが，本研究では音声の構造的表象を用いてこれを検討している．すでに先行研究で，構造的表象を用いた学習者分類および発音矯正度推定についての有効性が示されている．本研究では前者に対しては，音声学者による学習者分類との比較を通してその妥当性検証を，後者に対しては，より高精度に矯正度推定を行う手法を提案する．実験の結果，音声学者による分類とほぼ同等の分類結果を得ることができ，また，矯正度に関しても7.4ポイント精度向上を果たすことができた．

When students learn a foreign language, due to language transfer, foreign accented pronunciations are often found. In this study, we aim at developing methods of automatic analysis of foreign accented pronunciations and automatic assessment of them. Acoustic analysis of the pronunciations should follow the process of removing acoustic feature biases from observations, which are extra-linguistic and caused by differences in age, gender and physical figure of students. This process is realized in this study by using the structural representation of speech. In our previous study, the effectiveness of using this representation to cluster students and estimate the need of correction for vowels was shown. In the current study, the validity of the clustering result is verified by comparing it to a phonetician's clustering of the same students and a new method is proposed to estimate the need of correction. Experimental results show that the automatic clustering performs reasonably similarly to the manual clustering and the new method outperforms the previous method by 7.4 points.

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