音声の構造的表象を用いた自動発音評定法の改善
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概要
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外国語の発音学習において,意図した音素が音響的に適切に生成されているか否かは,多くの場合スペクトル包絡を通して推定可能である.しかし,学習者の性別,年齢などの個人差もスペクトル包絡を変形させるため,これらの要因が発音評定精度を低下させることがある.近年,音声に含まれる言語的特徴と非言語的特徴を分離することを目的として,音声の構造的表象が提案され,発音評定において高い有効性が示されている.この提案後,我々は構造的表象を音声認識に対しても応用し,分析の高度化を図ってきた.本研究では,これまでに得られた知見を元に,構造を用いた発音自動評定の改善を検討した.さらに,構造比較における相対的尺度を新しく導入した.実験の結果,手動評定値と自動評定値の相関が従来手法より高くなること,GOP などの既存の手法と比較して,個人差に対して高い頑健性を示すことが分かった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-07-10
著者
-
鈴木 雅之
東京大学大学院教育学研究科
-
広瀬 啓吉
東京大学
-
峯松 信明
東京大学大学院
-
広瀬 啓吉
東大
-
羅 徳安
東京大学
-
峯松 信明
東京大学
-
鈴木 雅之
東京大学大学院工学系研究科
-
羅 徳安
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
鈴木 雅之
東京大学
-
鈴木 雅之
東京大学:(現)日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所
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