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発声上の癖の推定に基づく英語音声の発音評価・教示手法の開発

基于发声习惯估计的英语语音发音评价与教学方法开发

基本信息

批准号：
11780265
负责人：
峯松信明
金额：
$ 1.41万
依托单位：
The University of Tokyo (2000)Toyohashi University of Technology (1999)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至 2000
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究ではまず,英単語発声中の強勢音節自動検出技術を,隠れマルコフモデルを用いて構築した。また,構築された強勢音節検出器を使って,学習者の発音上の癖の推定及び,その視覚化を実験的に検討した。ここでは,強勢・弱勢生成において優先的に用いられている音響的特徴量を強勢発音上の「癖」と定義した。この視覚化パターンが,各学習者が持つ英語発音能力とほぼ一致する様子についても実験的に検証した。しかしながら上記の癖推定は,学習者に数十の異なる単語発声を要求していた。これは,癖推定及び視覚化処理が,強勢検出器を用いることで得られる強勢音節検出「率」を使って実現されていたことに因る。学習者へのフィードバックを考慮した場合,単語単発声のみを使用した癖推定と視覚化,及び,インタラクティブなフィードバックの実現が望まれる。そこで次に,上記の癖推定技術を改良することで,単語発声のみを用いた癖視覚化技術の構築を行なった。ここでは,強勢検出率を扱うのではなく,正解強勢パターン(学習者が意図したパターン)の照合スコアと,競合パターンの最大スコアとの間の比(尤度比)に着眼した。そして,この尤度比を最大にするような特徴パラメータセット,即ち,正解強勢パターンと,最大尤度の競合パターン間の差異が最も明確化されるパラメータセットを癖として定義した。こうすることで,複数発声使用時と非常に類似した視覚化パターンを生成することができ,インタラクティブに表示される癖パターンと,数十単語発声後に描かれる癖パターンとに(表現上の)高い整合性を持たせることができた。提案手法の評価は,複数発声により描かれる(単語発声群)に対する癖パターンと,個々の単語発声により画かれる癖パターンの「平均」パターンとの間に観測される相関(類似性)を見ることで行なった。その結果,日本人発声による英単語音声で相関値0.83,母語話者による英語発声で相関値0.72となった。単語単発声のみで推定していることを考慮すると,上記の結果は十分な精度が得られていると考えられる。更には,上記の研究で構築された強勢音節・弱勢音節のHMMを文強勢検出に応用した。その結果,フレーズ成分の除去が,文強勢検出においては有効に寄与していることが示された。

In this study, we developed a technique for automatic detection of strong syllables in English speech. In this paper, we construct a strong syllable detector, which can be used to estimate the learner's phonological habits and to investigate the visual effects. This is the definition of "addiction" on the basis of the characteristics of sound, which are generated by the strong and weak. In this way, all learners can maintain their English pronunciation ability and English pronunciation consistency. There are dozens of different language requirements for learners. The strong detector is used to detect the strong syllable rate. When learners consider the situation, the use of single language sounds is estimated and visualized, and the realization of single language sounds is expected In this paper, the author introduces the improvement of the technique for estimating the noise of speech and the construction of the technique for detecting the noise of speech. The ratio of the maximum number of students who are interested in the competition is the ratio of the maximum number of students who are interested in the competition. The difference between the maximum degree of competition and the maximum degree of competition is the most explicit. The use of multiple sounds is very similar to the use of multiple sounds, and the use of multiple sounds is very similar to the use of multiple sounds. The evaluation of the proposed method is based on the correlation (similarity) between multiple sound sources and single sound sources. As a result, the correlation value of Japanese pronunciation is 0.83, and that of native speakers is 0.72. The result of the calculation is very accurate. Furthermore, the study on the construction of strong syllables, weak syllables and HMM strong text detection and use. As a result, the removal of the "white" component, the strong detection of the "white" component, the "component, the white" component, the "component, the white component, the" component, the "