Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2023-06-16 |
タイトル |
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タイトル |
聴取訓練用音源からの音声・言語特徴量を用いた英語学習者のリスニング能力の自動予測 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
一般発表 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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東京大学大学院工学系研究科 |
著者所属 |
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東京大学大学院工学系研究科 |
著者所属 |
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東京大学大学院工学系研究科 |
著者所属 |
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神戸学院大学グローバルコミュニケーション学部 |
著者所属 |
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東京大学大学院工学系研究科 |
著者名 |
高, 英翔
崔, ジェヒョン
峯松, 信明
中西, のりこ
齋藤, 大輔
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
学習者が英語音声を聞く際に「聴取崩れ」を経験することはよくある.「聴取崩れ」は心理的な現象であるが,先行研究において,学習者に当該音声をシャドーイングさせ,「シャドー音声の崩れ」を「聴取崩れ」と解釈し,「聴取崩れ」を音響的に計測する方法が提案された.我々は BLSTM モデルを用いて「聴取崩れ」をモデル化し,新しいリスニング課題のどの単語の聞き取りが困難であるのかの予測を試みた.心理学と言語学の研究の知見を取り入れて,人間の単語認識に影響する新たな音声・言語特徴量をリスニング課題から取り出し,予測に使った.我々のモデルは今まで提案されたモデルより良い結果になること,新たな特徴量の有用性は実験を通して明らかになった. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10438388 |
書誌情報 |
研究報告音楽情報科学(MUS)
巻 2023-MUS-137,
号 37,
p. 1-6,
発行日 2023-06-16
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8752 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |