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J-GLOBAL ID:201302254323424353   整理番号:13A0014664

英文音読評価のための強制アライメントベースの方式

A Forced Alignment Based Approach for English Passage Reading Assessment
著者 (5件):
資料名:
巻: E95-D  号: 12  ページ: 3046-3052 (J-STAGE)  発行年: 2012年 
JST資料番号: L1371A  ISSN: 0916-8532  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,著者等の以前の自動音読品質評価システムの性能向上への著者等の研究を提示した。ベースラインシステムの方法は,評価されるべき音声で,すべての電話機の電話対数事後確率(PLPP)の平均値を算出し,その平均値を音読品質評価特性として使用している。本論文では,三つの改善を提案した。第一に,著者等は音素をクラスタ化し,それから各々を個別に分類するための正規化されたPLPPの平均値を計算し,そして,元の一次元の評価特性の代わりに,この平均値を多次元評価特性として使用した。この方法は簡単だが効果的であり,機械採点とマニュアル採点の評点差を相対的に30.2%だけ減少させた。第二に,音読のリズムを評価するために,著者等は,標準的な発音の下での各音素の相対的な間隔の情報を含んでいる,Gauss混合モデル(GMM)を訓練した。GMMを使用することで,著者等は,各電話機の相対間隔が標準的な発音に一致する確率を計算することができ,そして,確率の平均値を一次元の特性として評価特性ベクトルに加え,それは,機械採点とマニュアル採点の評点差を相対的に9.7%減少させた。第三に,著者等は,ホルマント曲線を解析することにより,Filled Pause(休止時発声,FP)を検出し,それから,FPの相対的間隔を計算し,そして,FPの相対的間隔を評価特性ベクトルに一次元の特性として追加した。この方法は,機械採点とマニュアル採点の評点差を,さらに,相対的に10.2%減少させた。最後に,三つの方法によって抽出された特性ベクトルが一緒に使用された場合,機械採点とマニュアル採点の評点差は,ベースラインシステムに比べて,相対的に43.9%減少した。(翻訳著者抄録)
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引用文献 (15件):
  • WITT, S. Computer-assisted pronunciation teaching based on automatic speech recognition. Language Teaching and Language Technology. 1997
  • WITT, S. Language learning based on non-native speech recognition. Fifth European Conference on Speech Communication and Technology, 1997. 1997
  • WITT, S. Performance measures for phone-level pronunciation teaching in call. Proc. Workshop on Speech Technology in Language Learning, 1998. 1998, 99-102
  • WITT, S. Phone-level pronunciation scoring and assessment for interactive language learning. Speech communication. 2000, 30, 2-3, 95-108
  • NEUMEYER, L. Automatic text-independent pronunciation scoring of foreign language student speech. Spoken Language, 1996. ICSLP 96. Proceedings., Fourth International Conference on. 1996, 1457-1460
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