世界諸英語分類のための構造的表象を用いた発音距離予測(一般,時系列パターン認識,一般)

概要

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国際語として利用されている英語の様態を指し示す言葉として世界諸英語がある。発音の観点から世界諸英語を説明すれば、「英語には標準的な発音は存在せず、各国、地域、更には個人が各々異なった発音を有する」現状をそのまま受入れることを意味する。このような価値観に立てば、話者本人の英語発音が世界諸英語の中でどのように位置づけられるかを知ることは有益である。本研究では、個人を単位とした世界諸英語発音分類を念頭に置き、任意の二話者間の英語発音距離(英語訛りの違いの度合い)を、入力音声のみから自動で予測することを試みた。性別や年齢などによって音声特徴は変形するが、この変形に対し不変量となる構造的表象とサポートベクター回帰を用いて、発音距離を予測した。本稿では、回帰モデル学習を、話者対openな学習・評価データセット、話者openな学習・評価データセットを用いる二通りの条件下で行ない、各々の予測性能を検証した。実験の結果、話者対open条件では完全音素認識器を超える予測精度を持つことが示されたが、話者open条件では精度が低いことが示された。未知話者間の発音距離を予測するためには、さらなる改善が必要である。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2014-02-21

世界諸英語分類のための構造的表象を用いた発音距離予測(一般,時系列パターン認識,一般)

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