@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02001760,
 author = {吉見,毅彦 and 前坂,麻実 and 小谷,克則 and Takehiko Yoshimi and Asami Maesaka and Katsunori Kotani},
 issue = {4},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Apr},
 note = {本研究の目的は，英語教育に携わる教員の支援に向けて，学習者の音読能力から総合的な英語運用能力を自動的に推定する技術（推定器）に関して従来研究の課題を解決することである．取り組んだ課題は，従来研究の推定器の推定性能が低いことと，推定器を回帰で構築するための訓練事例集を作成する教員の労力が大きいことである．第1の課題については，学習者の音読音声を音響分析ソフトウェアで分析することで，音読の流暢さと音読の正確さを示す様々な素性を得て，これらを回帰の説明変数とすることを提案する．従来研究の推定器の推定性能が低い主な原因は素性の種類が少ないことにある．より多くの素性を説明変数とすることで推定性能の向上が期待できる．第2の課題については，人手ではなくソフトウェアで音読音声を分析することで訓練事例集の作成が効率良く行えるようにする．有効性の検証実験の結果，従来研究の推定器よりも本研究の推定器のほうが推定性能が統計的に有意に高いことが分かった．, This study aims to address issues identified in previous research on automatic techniques for estimating the general proficiency of English as a second language through learners' read-aloud performance. It addresses the low precision of existing methods and the time-consuming nature of compiling training data for regression analysis-based estimation methods by language teachers. Our approach employs acoustic-phonetic features extracted using an acoustic-phonetic analysis tool as explanatory variables for regression. We anticipate that integrating these features will enhance estimation precision and reduce data compilation costs. In our experiment, the estimation method incorporating acoustic-phonetic features exhibited a statistically significant improvement over the previous methods. The result demonstrated the efficacy of our approach in enhancing proficiency estimation for English as a second language.},
 pages = {761--767},
 title = {学習者の音読音声の音響分析による英語運用能力推定システムの構築},
 volume = {66},
 year = {2025}
}