9. 読み上げ文
Kondo (2010)
The North Wind and the Sun were disputing which was the
stronger when a traveler came along wrapped in a warm
cloak. They agreed that the one who first succeeded in
making the traveler take his cloak off should be considered
stronger than the other.
Then the North Wind blew as hard as he could, but the
more he blew the more closely did the traveler fold his
cloak around him; and at last the North Wind gave up the
attempt.
Then the Sun shone out warmly, and immediately the
traveler took off his cloak. And so the North Wind was
obliged to confess that the Sun was the stronger of the two.9
10. フィードバックの例
Category A: 微妙な意味もイントネーションなどで表現でき、明瞭で自然な発
音である。
単語の発音について
コミュニケーションを阻害するものではありませんが、いくつかの発音が正確
ではない可能性があります。例えば、テキストに出てきたlast、sun、atの母音
を日本語では同じ「あ」と認識しますが、英語では、これらの母音はすべて異
なります。ひとつの母音が異なるだけで意味が異なる場合があります。例え
ば、butとbatは日本語風に発音すると「バット」になってしまいますが、実際
には異なる発音です。また、日本語にない子音についても同様のことが言え
る可能性があります。個々の発音に注意を払えば、より伝わりやすい英語に
なるでしょう。
文の読み方について
ほぼ完璧だと思われますが、いくつかの文の強勢が正確ではない可能性が
あります。単語にアクセント(強勢)があるように、文にも最も強く発音される
単語があります。これは前後関係や話者の意図によってことなりますが、例
えば、テキストに出てきた"and at last the North Wind gave up the attempt"と
いう文の場合、一般的に最後の単語attemptが最も強く発音されます。
10
Kondo (2010)
15. 相関を検証した特長量
Kondo (2010)
15
特徴量定義
フィラーの数mm, ehhなどに代表される非語彙の挿入数
無音ポーズの長さ100ms以上の無音の時間的長さ
Mean length of run 2つのフィラーあるいは無音ポーズの間の音節の数の平均値
言い直し言い直しで挿入された音節の数
Pruned syllable per second 言い直し、フィラーを除いた音節の数を総発話時間で割ったもの
強勢音節と非強勢音節の比非強勢音節の長さの平均値を強勢音節の長さの平均で割ったもの
文間のポーズの数文の境界で置かれたフィラーおよび無音ポーズの数
フレーズ間のポーズの数フレーズの境界で置かれたフィラーおよび無音ポーズの数
/i/と/ɪ/の識別率F1およびF2による/i/と/ɪ/の識別率(判別分析による)
/uː/と/ʊ/の識別率F1およびF2による/uː/と/ʊ/の識別率(判別分析による)
/ӕ/と/ʌ/の識別率F1およびF2による/ӕ/と/ʌ/の識別率(判別分析による)
16. スコアの予測
16
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
Rank C
Rank B
Rank A
Proto C
Proto B
Proto A
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3
The ratio of weak syllable to the strong one
Syllable per second
Kondo (2010)
20. 世界初の自動採点
20
Page, E.B. (1966). The imminence of grading essays
by computer, The Phi Delta Kappa international,
Vol.. 47, No. 5., 238-243.
Project Essay Grade
Page is widely acknowledged as the father of
automated essay scoring, a multi-disciplinary field
exploring computer evaluation and scoring of
student writing, particularly essays (Wikipedia).
32. 音声認識とは3/6
• 実際には以下のような認識結果が出てし
まうため、確率モデルを導入する
認識結果: tcl tcl kcl t t t k k ah ah ae n n n y y y I uw h f h h e e e l l l t t p
正解: kcl kcl k k k ae ae ae ae n n n y y y uw uw h h h e e e l l l pcl p p
32
33. 音声認識とは4/6
T1 (x1) T2 (x2) T3 (x3)
S1 (x1) S2 (x2) S3 (x3) S4 (x4)
P1 (…) P2 (…) P3 (…)
A I U E O A I U E O A I U E O
音素/a/
33
音素隠れマルコフモデル(HMM)の例
44. CAF Studiesへの批判
Although a plethora of research has
been done until now, the three
components of CAF are not
appropriately defined nor supported
by theories of linguistics and language
learning (Housen & Kuiken, 2009).
44
45. CAF Studiesへの批判
Operational definitions of CAF varies in
the previous studies, which makes
comparisons across studies difficult
(Ellis, 2009).
45
47. 談話完成タスク(DCT)
•Blum-Kulka, House, & Kasper (1989)において母語話者と非母語話者
の間にみられる言語行為を観察するために作られたタスクである。
•現在、語用論の分野に限らず、第二言語学習者の発話を誘出する
ために広く使用されている。
•基本的には以下のように受検者に状況を与え、その状況での発話
を学習者に求めるものである。
You (A) would like to ask your friends (B) to check your English assignment
politely. How would you (A) say in the conversation below?
A: ( ).
B: Sure.
47
49. Tutorial Englishのレッスン
• Talking about personal plan/Asking about
personal plan
– Where are you up to this weekend?
– Do you have any plan for the week end?
– Are you busy this week end?
– I have to work all weekend.
– I’m visiting my grandparents in Osaka.
– I have a biology test on Friday.
49
50. DCTの採点方法
50
1
0
Item x
1 0
Item x
予測変数
・総発話語数
・1分当たりの語数
・ピッチ幅
・音響モデルスコア
53. 音声認識機
• Hidden Markov Model Toolkitを用いた隠れマ
ルコフモデルに基づいた音声認識機を作成。
53
– 音響モデルの作成
• 6300発話が収録されたTIMIT Acoustic-Phonetic
Continuous Speech Corpus (Garofolo, et al.,1993)
• 本研究で収集した日本人英語学習者の10617発話
• 約80000の日本人英語学習者の発話が収録されたERJ
データベース(特定領域研究「メディア教育利用」音声
データベース委員会委員長: 中川聖一)
– それぞれの項目に対して本研究で収集したデー
タから2-gramの言語モデルを作成。
54. 単語認識の例
You walk around the park in the morning. How would you
respond in the conversation below.
A: What do you do before you leave home in the
morning?
B: ( )
54
55. 認識率の例: Unit 3
N: 総語数H: 正しく認識できた語の数D: 脱落の数
S: 置き換えの数I: 挿入の数C: H/N A: (H-I)/N
55
Item N H D S I C A
3-1 688 602 44 42 20 .87 .84
3-2 656 656 28 40 43 .89 .83
3-3 740 603 45 92 36 .81 .76
3-4 604 468 61 75 48 .77 .70
3-5 600 514 46 40 37 .86 .80
3-6 511 426 39 46 14 .83 .81
60. SpeechRaterTMの開発者
60
Ph.D. in Language
and Information
Technologies
Ph.D. in Linguistics
Ph.D. in second/foreign
language assessment
61. Allow me to use this opportunity to
offer my thanks.
• DCTの項目の作成には、中
野先生、大和田さん、上田
さん、吉田くん、(大矢さん)
にご協力いただきました。
• 発話データの書き起こしに
は、石井くん、小泉さん、新
島くん、飯田くんにご協力
いただきました。
• データ収集サイトの作成、
DCTの項目のproofreading
には、ウィルさんにご協力
いただいております。
61