自己視点からの世界諸英語クラスタリングを目的とした発音距離予測とその耐雑音性に関する検討

摘要

近年，諸外国から日本を訪れる観光客が増加している．また，2020年には東京オリンピックが行なわれる．彼らとのコミュニケーションは基本，英語となるが，当然様々に詑った英語を話す話者を相手にする必要がある．世界中の様々な英語発音（世界諸英語）に慣れ親しむことを目的として，世界諸英語の発音を話者を単位として自動分類し，可視化する技術を検討している．このためには，任意の二話者間の発音差異を定量的に予測する必要がある．本研究ではこれを，音声の構造的表象に基づく特徴抽出とサポートベクター回帰により実装している．本稿では，1）自己視点からの可視化を想定した発音距離予測と，2）発音距離予測における雑音抑制技術の有効性という2点に着目して実験的検討を行なった．その結果，音素書き起しを使った発音差異計算に相当する精度が得られ，また，10［dBHまどのSN比があれば，十分な雑音抑制が可能であることが示された．