日本人英語の発音多様性のモデル化と音素誤り自動検出への応用

摘要

外国語の習得は，話す，聞く，書く，読むの4 技能rnの習得を必要とするが，特に話す能力は，円滑な音声rnコミュニケーションを実現する上で重要である。伝えrnたい内容を素早く文章にする能力も重要だが，rnで指摘されているように，いくら適切な内容（文章）rnを構成できたとしても，相手が聴き取れない発音でrnは，内容が全く伝わらないことも起こりうる。発音指rn導においては，学習者の発声に対して，適切な教示rnをその場で返すことが効果的である。しかし，教rn室の様な環境で学習者毎に教示することが難しく，音rn声情報処理技術を用いた自動教示生成が研究されてrnいる。この場合，1) 事前に用意した有限個の発音rn誤りの可能性の中から，2) どの誤りが実際に生じたrnのかを自動的に同定する必要がある。前者は，教師rnの知識や経験を元に規則化されたり，また，コーパスrn分析に基づいてボトムアップ的にモデル化できる。後rn者は前者の多様性モデルを基に，音声認識技術を応rn用して誤り検出を行なうのが一般的である。では，rn各言語を母語とする英語学習者の発音逸脱の様子を，rn母語別にまとめている。では，男女200 名の日本rn人英語読み上げ音声コーパスの一部に対して音声rn記号を用いて書き起こしたコーパス を利用し，rn学習者の発音多様性を定量的に分析し，モデル化しrnている。本研究では， で構築した発音多様性モデrnルを言語モデルとして活用し，また教師による誤りrn規則であるも参照しつつ，音声認識技術を用いてrn音素誤り検出を試みたので報告する。