音声の構造的表象と多段階の重回帰を用いた外国語発音評価

概要

論文の詳細を見る
国際化・情報化社会の現在,コンピュータを用いた語学学習支援がさかんに行われている.語学学習のうち発音学習の支援には,子供から大人までどのような声質を持つ学習者を対象とした場合でも頑健に動作する,精度の高い発音分析法が必要になる.しかし,現在広く用いられているHidden Markov Model(HMM)を利用する発音分析法では,学習者の声質とHMMの学習データの声質のミスマッチに影響されて,発音分析としては不適切な結果を呈することがある.近年この問題を解決するために,声質の違いに近似的に不変な音声の構造的表象を利用した発音分析法が提案され,ミスマッチに非常に高い頑健性を持つ発音分析が実現された.しかし頑健性は高いものの精度は不十分であり,特にミスマッチが小さい場合,HMMを用いる手法と比較して十分な精度が得られていなかった.本稿では,音声の構造的表象を用いた発音分析の精度を改善するために,多段階の重回帰分析を提案する.これにより,声質のミスマッチに高い頑健性を保ったまま,ミスマッチの小さい条件でHMMを利用する場合と,同等以上の精度が得られた.さらに,提案手法とHMMを用いる手法を適切に組み合わせることで,さらに良好な結果が得られた.
2011-05-15