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J-GLOBAL ID：201502285736356620   整理番号：15A0263034

発音クラスタリングを目的とした基準発音距離の定義と発音距離予測に用いる音響特徴量の実験的検討

An experimental study of definitions of reference pronunciation distances and acoustic features used for distance prediction with the aim of pronunciation clustering

著者 (5件)： 笠原駿 (東大) ,  SHI Tianze (清華大) ,  峯松信明 (東大) ,  齋藤大輔 (東大) ,  広瀬啓吉 (東大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 365(SP2014 106-126)  ページ： 47-52  発行年： 2014年12月08日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 国際語となった英語について,「英語利用者が従うべき標準的な英語を設けるのではなく,英語が多様化した現状を受け入れる」世界諸英語という考えがある。本研究はこの考え方に基づき,個人を単位とした英語発音分類を行い,話者本人の英語発音が世界諸英語の中でどのように位置づけられるかを提示することを目的としている。そのために本研究では,二話者間の英語発音の“距離”を,入力音声のみから予測することを試みている。本稿では初めに,自動予測の対象として用いたIPA書き起しに基づく発音距離が,発音分類において凡そ適した距離となっていることを示す。次に,発音距離を予測する実験では,話者間で対応する音素HMMの差異を直接とる絶対的特徴を導入している。更に,粒度の高い絶対的特徴であるHMMスーパーベクトルを用いたところ単体でも高い予測を行うことができ,従来用いていた構造特徴についても粒度を上げることでさらに有用な特徴となり得ることが示唆された。(著者抄録)

シソーラス用語： *発音 ,  クラスタ化 ,  *音響特性 ,  *数値 ,  *英語 ,  分類 ,  音素 ,  *隠れMarkovモデル ,  *音響特徴量 ,  改変
準シソーラス用語： *HMM【モデル】 ,  クラスタリング

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (20件)：

• B. Kachru, et al., The handbook of World Englishes, Wiley-Blackwell, 2009.
• J. Jenkins, World Englishes: a resource book for students, Routledge, 2009.
• 笠原他, “世界諸英語分類のための構造的表象を用いた発音距離予測,” 電子情報通信学会技術研究報告, 113, 452, 13-18, 2014.
• S. Weinberger, Speech Accent Archive, 2014. http://accent.gmu.edu
• M. Wieling, et al., “Measuring foreign accent strength in English. Validating Levenshtein Distance as a measure,” The Mind Research Repository, 2014.

タイトルに関連する用語 (6件)： 発音 ,  クラスタリング ,  定義 ,  予測 ,  音響特徴量 ,  実験