文献

J-GLOBAL ID：202002248056021691   整理番号：20A2339306

音韻検査のための非語の音声認識に有効な特徴量の検討

Study on Effective Combination of Features for Non-word Speech Recognition of Phonological Examination

著者 (4件)： 多々納俊治 (出雲医療看護専門学校) ,  縄手雅彦 (島根大) ,  伊藤史人 (島根大) ,  酒向慎司 (名古屋工大)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 61  号： 10  ページ： 1647-1657 (WEB ONLY)  発行年： 2020年10月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  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： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 発達性ディスレクシアは学習障害の主要な症状の1つであり,早期発見は介入および読みの療育をするにあたって非常に重要である.PCを用いた簡易なスクリーニングテストが提案されており,テキストの読み上げの正確さ,単語の逆読み,文字の削除の能力についての評価データおよび回答潜時が自動的に記録される.しかし,正誤判定はテストの実施者によって行わなければならず,自動化が望まれている.正誤判定の部分を自動化するためには,検査の課題語にある意味を持たない言葉である非語に対応した音声認識技術が必要であるが,従来の音声認識では,非語に対する認識精度は低いのが現状である.そこで従来の音声認識の機能を補強しつつ,非語に対する正解率(accuracy)を音韻検査に実用できるレベルまで向上させなければならない.本研究では,ソースコードが無料で公開されており,自由に改造が可能な音声認識エンジンJuliusに非語の正誤を判別する機構を組み込むことにより,非語に対するaccuracyの向上を試みた.また,音声の特徴量に7つの候補をあげ,その組合せによるaccuracyの動向を検討した.その結果,対象の非語によっては75.0%から95.0%,全体の平均値は87.5%のaccuracyを得た.(著者抄録)

シソーラス用語： *音声認識 ,  情報 ,  *特徴抽出 ,  *音韻 ,  *検査 ,  判断 ,  *パターン認識 ,  *機械学習 ,  データ ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 特徴量 ,  特徴量抽出 ,  *音韻検査 ,  正誤判定 ,  *非語認識 ,  学習データ

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (17件)：

• Duchateau, J., Cleuren, L., Van Hamme, H. and Ghes, P.: Automatic Assessment of Children’s Reading Level, Proc. Interspeech 2007 (2007).
• Black, M.P., Membe, S., Tepperman, J. and Narayanan, S.S.: Automatic Prediction of Children’s Reading Ability for High-Level Literacy AssessmentAutomatic evaluation of reading aloud performance in children, IEEE Trans. ASLP, Vol.19, No.4 (2011).
• Proença, J., Celorico, D., Candeias, S., Lopes, C. and Perdigão, F.: Children’s Reading Aloud Performance: A Database and Automatic Detection of Disfluencies, Proc. INTERSPEECH, pp.1655-1659 (2015).
• 加藤醇子,安藤壽子,原 恵子,縄手雅彦:読み書き困難児のための音読・音韻処理能力簡易スクリーニング検査 ELC Easy Literacy Check,図書文化 (2016).
• 中川聖一:ここまでできる音声ドキュメント処理技術,平成24年度電気関係学会東海支部連合大会,S3-1 (2012).

タイトルに関連する用語 (5件)： 音韻 ,  検査 ,  語 ,  音声認識 ,  特徴量