英語発音学習のための調音特徴抽出と発音評価
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概要
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CALL 教材の開発が,近年盛んに行われるようになり,英語を学ぶ日本人学生を対象とした,様々な英語発音学習システムが開発されている.本報告では,発音学習に効果的と考えられる,調音特徴ベースの音素認識エンジンとのその評価について述べる.提案システムは,音声から調音特徴を抽出した後,HMM で調音運動を表現し音素を認識する.調音特徴抽出には,2 段構成の多層ニューラルネット (NLN) を用いた.音素 HMM では,調音特徴系列で音響モデルを表現すると共に,日本人の英語発音誤り傾向をもとに,ネットワーク文法を設計して出力音素列を制約している.英語母語話者に対する評価実験を,標準的に用いられる音響特徴量の MFCC と比較して行った結果,ネットワーク文法の有無に依らず,調音特徴が優位であった.本文では,日本人学生による英語発音評価結果についても示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-02-05
著者
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学:(現)株式会社東芝
-
桂田 浩一
豊橋技科大
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学 大学院工学研究科 知識情報工学専攻
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学大学院工学研究科知識情報工学専攻
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学
-
入部 百合絵
豊橋技術科学大学 情報メディア基盤センター
-
長岡 紘昭
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学 大学院工学研究科 知識情報工学専攻
-
入部 百合絵
豊橋技術科学大学
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