構造的特徴を用いたSVMによる中国語自動発音誤り検出(システム,認識,理解,対話,一般)

概要

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外国語学習者の発声には多くの発音誤りが観測される。彼らの学習を支援するCALL (Computer-Aided Language Learning)システムの構築には,発音誤り検出技術が必須である。本研究では中国語を学ぶ日本人学習者を対象に,彼らの典型的な音素発音誤りの検出について検討した。音素誤りラベリングが施された学習者音声データベースの構築には多大な労力が必要となるため,ここでは母語話者音声データを操作して,人工的に,発音誤り音声データを準備した。まず,日本人にとって発音が難しい8つの音素を定義した。次に,これらの音素に関して書き起こしを操作することで,発音誤りが混入した音声データを作成した。更には故意に誤って発音した音声についても収録した。これらのデータを用い,GOP (Goodness of Pronunciation), LR (Likelihood Ratio),及び構造的特徴を用いたSVM (Support Vector Machine)の三種類の方法を検討した。実験の結果,構造的特徴を用いたSVMが他の二種類の方法よりも非常に高い精度で誤り検出ができることが示された。
2012-07-12