識別モデルを用いた英語文発声からの強勢自動検出(一般セッション,音声アプリケーション,一般)

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概要

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学習者が英語の自然な発音を身につけるためには、/l/と/r/の区別に代表される分節的特徴以外にも、強勢やリズム、イントネーションといった韻律的特徴を修得する必要がある。本研究では強勢、特に文強勢に注目し、読み上げ音声からの文強勢検出を目指した。具体的には、評価対象音声に対して音節ごとに強勢の度合いを識別モデルを用いて自動推定を行った。評価対象音声には日本人学生による英語読み上げ音声データベースを用いたが、本データベースには音節ごとに強勢の度合いを判定したラベルは付与されておらず、手動判定によりラベルを付与した。また、読み上げ音声を使用するため、評価対象音声の発話内容は既知である。そこで、音響特徴量以外の、テキストから得られる特徴量も積極的に使って推定精度を上げることを目指した。実験の結果、弱勢、強勢、核強勢の3段階の検出において、最高で81.8%の正解率が得られたほか、テキストから得られる特徴量も有効であることが分かった。
2013-02-21

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