情報処理学会 インタラクション2021

母語ではない言語を学ぶ際，自分がうまく話せているかどうかを学習者自身で判断することは難しい．さらに，自分がうまく話せていない場合に，自分の発音がネイティブスピーカーのようなモデルとする発話者の発音とどこがどの程度異なっているのかを判断することも困難である．そこで，本研究ではシステムとのインタラクションを通じて一人で言語のスピーキングを学ぶことのできる新しい言語学習支援システムを提案する．提案システムでは，深層学習に基づく音声処理を利用し，ユーザの発話がうまくいっているかどうかを判断し，学習者の発音がモデルの発音とどこが違うのか，どのくらい異なるのかを視覚的に分かりやすく提示する．学習者がシステムに示されたモデルとの差異を解消し，距離を近づけるように発音の修正を繰り返すことで，発音が徐々に改善されていくことが期待される．また，英語を母語としない学習者が英語を学習するアプリケーションを構築し，ユーザがアプリケーションを使用することで発話の分かりやすさが向上することを確認した．