Development of pronunciation training system for Chinese triphthong using information technology

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中国語を学習する人の殆どは，中国語の「前鼻音」と「後鼻音」の発話も聞き分けも困難に感じている。帰宅後の自習では自分の発話の正確な評価手段もない。そのため，本研究ではIT技術を用いた中国語発音教育のCAD指導システムの開発を目指している。学術研究助成金の計画書の通り，本来は2020～2021年度に中国において現地の中国語話者の多重母音の音節の発話の様々なパターンを収録する予定だったが，コロナ感染症の影響で今年度も中国へは行けず，2022年11月25日に東京大学大学院電子知能情報学講座の峯松信明教授の研究室に於いて，12名の中国人留学生と台湾人留学生の中国語の発音を収録した。今年度は舌尖音の「前鼻音」と「後鼻音」の自動判別を目的として，収録した一部の中国語話者の発話と日本語話者の発話のスペクトログラムを解析し，中国語話者と日本語話者の発話の有声期間中のパワーを比較することにより，学生の鼻音の発話の問題点を洗い出した。さらに中国語話者と日本語話者の「前鼻音」と「後鼻音」の発話の対，dan-dang, den- dengとtan-tangを対象にして，有声期間中のパワーを比較し，「前鼻音」と「後鼻音」の特徴的パターンを見出した。更に今までに開発した中心周波数50Hz～6850Hz，帯域幅200Hzの35CHのフィルターバンクを用いて，VOT中と有声期間中の発話のパワーの周波数スペクトル自動測定システムを改良し，有声期間中の発話のパワーの特徴を「前鼻音」と「後鼻音」の音節に適したフォルマントの測定システムを用いて，チャンネル（CH）毎に各発話の有声区間中の平均パワーを自動的に計算し，「前鼻音」と「後鼻音」発話のフォルマント（F1～F３）を抽出した。更にそれぞれ発話の解析により発話のフォルマントの特徴を見出した。これらの研究結果を用いて，正確な発話の判定基準の確立を試み，効果的な自習教材の開発を目指す。