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J-GLOBAL ID:200902294571473912   整理番号:09A0768316

コンピュータ支援型言語学習システムのための学習者のネイティブ発話を用いたノンネイティブ音声の話者適応化手法

A speaker adaptation method for non-native speech using learners’ native utterances for computer-assisted language learning systems
著者 (5件):
資料名:
巻: 51  号: 10  ページ: 875-882  発行年: 2009年10月 
JST資料番号: W1590A  ISSN: 0167-6393  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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近年,音声認識技術を用いた学習者の発音を評価することのできる各種のCALLシステムが提案されている。学習者の発話を評価し,より高い精度で問題の指摘を行うためには,話者適応化が期待できる技術である。しかしながら,CALLシステムを用いている多数の学習者は,ターゲット言語(L2)における会話能力が極めて低い場合が多く,従って,従来の話者適応化手法は適応化のために学習者の正しく発音されたL2発話を要求するため諸問題を抱えていたといえる。本論文では,CALLシステムに対する2種類の新しいタイプの話者適応化手法を提案した。提案の新手法では,L2に対する音響モデルの適応化のために彼らのネイティブ言語(L1)における学習者の発話を要求するのみである。第1の手法はバイリンガル話者の発話を用いて音響モデルを適応化するアルゴリズムである。L1およびL2の話者非依存型音響モデルを一度バイリンガル話者に対して適応化し,次に,学習者のL1発話を用いた学習者に対しそれらの適応化を再び行う。この手法を用いることにより,ベースライン手法に比べて5点高い音素認識精度を獲得した。第2の手法は,話者適応化訓練に基づく音響モデル集合の訓練アルゴリズムである。それは,バイリンガル話者により発話されたL1およびL2における少数の発話を用いてバイリンガルのモデルの訓練をロバストに行うことができる。この手法を用いることにより,ベースライン手法に比べて約10点高い音素認識精度を獲得した。Copyright 2009 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (5件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
CAI  ,  情報加工一般  ,  人間機械系  ,  音響信号処理  ,  音声処理 

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