(57)【要約】【課題】語学の独習においても発音の正確さを把握できる語学学習装置を提供すること。【解決手段】語学学習装置は、利用者に対して発話対象語を指示する発話対象指示部と、前記利用者の音声に基づく音声データに対する音声認識処理を行う音声認識部と、スコア算出処理を行うスコア算出部と、を含み、前記音声認識処理は、前記音声データに対する所定の言語モデルの尤度を算出する処理であり、前記スコア算出処理は、前記音声データの前記所定の言語モデルに対するスコアを算出する処理であり、前記音声認識部は、前記音声データに対する前記発話対象語の言語モデルである第１の言語モデルの尤度である第１の尤度を算出し、前記スコア算出部は、前記第１の尤度と前記第１の言語モデルに定められた第１の基準尤度とに基づいて、前記音声データに対する第１のスコアを算出することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者に対して発話対象語を指示する発話対象指示部と、
前記利用者の音声に基づく音声データに対する音声認識処理を行う音声認識部と、
スコア算出処理を行うスコア算出部と、
を含み、
前記音声認識処理は、前記音声データに対する所定の言語モデルの尤度を算出する処理であり、
前記スコア算出処理は、前記音声データの前記所定の言語モデルに対するスコアを算出する処理であり、
前記音声認識部は、前記音声データに対する前記発話対象語の言語モデルである第１の言語モデルの尤度である第１の尤度を算出し、
前記スコア算出部は、前記第１の尤度と前記第１の言語モデルに定められた第１の基準尤度とに基づいて、前記音声データに対する第１のスコアを算出することを特徴とする語学学習装置。
【請求項２】
前記スコア算出部は、
前記第１の言語モデルに定められた基準発話時間と、前記音声データの発話時間と、に基づいて、前記第１の基準尤度を補正することを特徴とする請求項１に記載の語学学習装置。
【請求項３】
前記音声認識部は、
前記音声データに対する、前記第１の言語モデルに類似した発音の類似発音語の言語モデルである第２の言語モデルの尤度である第２の尤度を算出し、
前記スコア算出部は、前記第２の尤度と前記第２の言語モデルに定められた第２の基準尤度とに基づいて、前記音声データに対する第２のスコアを算出し、
前記第１のスコアと前記第２のスコアとに基づいて、前記音声データに対する評価を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の語学学習装置。
【請求項４】
更に、音声出力部を含み、
前記第１のスコア、前記第２のスコア及び前記評価の少なくともひとつに基づいて、前記発話対象語に対応する音声を出力することを特徴とする請求項３に記載の語学学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、語学学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人の音声に基づいて特定の語を認識する音声認識技術が開発されている。特許文献１には、音声認識技術を応用した外国語学習支援システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１６９９７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
語学の独習においては、自分の発音の正確さを把握することは難しい。
【０００５】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、語学の独習においても発音の正確さを把握できる語学学習装置を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
［適用例１］
本適用例にかかる語学学習装置は、利用者に対して発話対象語を指示する発話対象指示部と、前記利用者の音声に基づく音声データに対する音声認識処理を行う音声認識部と、スコア算出処理を行うスコア算出部と、を含み、前記音声認識処理は、前記音声データに対する所定の言語モデルの尤度を算出する処理であり、前記スコア算出処理は、前記音声データの前記所定の言語モデルに対するスコアを算出する処理であり、前記音声認識部は、前記音声データに対する前記発話対象語の言語モデルである第１の言語モデルの尤度である第１の尤度を算出し、前記スコア算出部は、前記第１の尤度と前記第１の言語モデルに定められた第１の基準尤度とに基づいて、前記音声データに対する第１のスコアを算出することを特徴とする。
【０００７】
この構成によれば、利用者に対して発話対象語を指示する発話対象指示部と利用者の音声データに対する音声認識処理を行う音声認識部と当該音声データに対するスコアを算出するスコア算出部とを含み、音声認識部において利用者の音声データに基づいて発話対象語の言語モデルである第１の言語モデルにおける第１の尤度が算出され、当該第１の尤度と第１の言語モデルに予め定められている第１の基準尤度とに基づいて当該音声データに対する第１のスコアが算出されることで、利用者の発話対象語に対する発音の正確さを把握することができる語学学習装置を実現することができる。
【０００８】
［適用例２］
上記適用例にかかる語学学習装置において、前記スコア算出部は、前記第１の言語モデルに定められた基準発話時間と、前記音声データの発話時間と、に基づいて、前記第１の基準尤度を補正することが好ましい。
【０００９】
この構成によれば、第１の言語モデルに定められた基準発話時間と音声データの発話時間とに基づいて第１の基準尤度を補正することで、第１のスコアの値の持つ数値の確からしさに対する発話時間の長さの影響を低減させることができる。
【００１０】
音声認識処理において算出される尤度は、発話時間が長くなると大きくなる傾向にある。従って、第１の基準尤度が固定値である場合には、利用者の話す速度が遅いと第１の尤度が通常の話す速度よりも大きくなることで、正しく発話できていない場合における第１のスコアがより高くなることが想定される。このため、基準発話時間と音声データの発話時間とに基づいて、例えば音声データの発話時間が基準発話時間に対して所定の時間長い場合には第１の基準尤度を所定の数値高くすることで、第１のスコアの値の持つ数値の確からしさを維持することを図ることができる。
【００１１】
［適用例３］
上記適用例にかかる語学学習装置において、前記音声認識部は、前記音声データに対する、前記第１の言語モデルに類似した発音の類似発音語の言語モデルである第２の言語モデルの尤度である第２の尤度を算出し、前記スコア算出部は、前記第２の尤度と前記第２の言語モデルに定められた第２の基準尤度とに基づいて、前記音声データに対する第２のスコアを算出し、前記第１のスコアと前記第２のスコアとに基づいて、前記音声データに対する評価を行うことが好ましい。
【００１２】
この構成によれば、類似発音語の言語モデルである第２の言語モデルの第２の尤度を算出し、当該第２の尤度と第２の言語モデルに定められた第２の基準尤度とから第２のスコアを算出し、第１のスコアと第２のスコアとを用いることで、利用者の発話対象語の発話が類似発音語に対してどの程度の差があるかを評価することができる。この評価により、利用者の発話の類似発音語に対する聞き間違われ易さを推定することができる。
【００１３】
［適用例４］
上記適用例にかかる語学学習装置において、更に、音声出力部を含み、前記第１のスコア、前記第２のスコア及び前記評価の少なくともひとつに基づいて、前記発話対象語に対応する音声を出力することが好ましい。
【００１４】
この構成によれば、更に音声出力部を含み、第１のスコア、第２のスコア及び評価の少なくともひとつに基づいて発話対象語に対応する音声を出力することで、利用者の発話が好ましくないと判断されたときに、利用者に対してより好ましい発音を提示することができる。これにより、利用者は発話の学習を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】語学学習装置の構成例を示す概略ブロック図。
【図２】言語モデルの例を示す図。
【図３】尤度とスコアの算出結果の例。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。図面は説明のための便宜上のものである。
【００１７】
以下では、次のような順序にしたがって本発明の実施形態を説明する。
【００１８】
１．語学学習装置の構成例
２．語学学習装置の動作例
【００１９】
１．語学学習装置の構成例
図１は、本実施形態にかかる語学学習装置１の構成例を示すブロック図である。
【００２０】
本実施形態にかかる語学学習装置１は、発話対象指示部１０と、音声認識部２０と、スコア算出部３０と、を含んで構成されている。
【００２１】
発話対象指示部１０は、発話対象となる発話対象語を利用者に指示する。例えば、発話対象指示部１０は、表示部６０に発話対象語を表示させてもよい。また例えば、発話対象指示部１０は、発話対象語をスピーカー８０から音声で出力させてもよい。発話対象語は、文法的に厳密に１単語である必要はなく、複数の単語から構成されるフレーズや文章であってもよい。
【００２２】
音声認識部２０は、取得した音声に基づく音声データと発話対象語の言語モデル（第１の言語モデル）とを比較することで音声認識処理の結果である尤度、即ち発話対象語の尤度（第１の尤度）を算出する。音声認識処理の手法としては種々の公知の方法を用いることができる。このため、本実施形態において音声認識処理の手法を限定すること並びに説明することはしないが、例えば、隠れマルコフモデルを用いて音声認識処理を行ってもよい。
【００２３】
本実施形態においては、音声認識部２０は、マイクロフォン７０で取得されて入力アンプ２１を介して入力される音声信号に基づいてＡ／Ｄコンバーター２２が生成した音声データに基づいたデータの入力を受け付けて、音声認識処理を行う。音声データと発話対象語の言語モデルとの一致度が高い場合には、第１の尤度は大きくなる。また、音声データと発話対象語の言語モデルとの一致度が低い場合には、第１の尤度は小さくなる。
【００２４】
言語モデルが文章である場合には、音声認識部２０は、例えば、文章を構成する各単語について算出した尤度の平均値又は加重平均値を第１の尤度として算出してもよいし、文章を構成する特定の単語について算出した尤度を第１の尤度として算出してもよい。
【００２５】
スコア算出部３０は、第１の尤度と、発話対象語に定められた基準尤度（第１の基準尤度）とに基づいて、発話対象語についてのスコア（第１のスコア）を算出する。例えば、スコア算出部３０は、第１の基準尤度の値に対する第１の尤度の相対的な値をスコアとして算出してもよい。また、スコア算出部３０は、算出した第１のスコアを表示部６０に表示させてもよい。第１の基準尤度は、例えば、第１の言語モデルに定められた基準発話時間において、とり得る尤度の最大値としてもよい。
【００２６】
本実施形態によれば、第１の尤度と、第１の基準尤度とに基づいて、発話対象語についての第１のスコアを算出するので、利用者は第１のスコアを知ることで利用者自身の発話対象語の発音の正確さの度合いを把握することができる。
【００２７】
また、スコア算出部３０は、第１の言語モデルに定められた基準発話時間と、音声データの発話時間と、に基づいて、第１の基準尤度を補正してもよい。例えば、基準発話時間の長さに対して音声データの発話時間の長さが１．５倍である場合には、スコア算出部３０は、基準発話時間における第１の基準尤度の値の１．５倍の値を第１の基準尤度として用いることでよい。
【００２８】
音声認識処理において算出される尤度は、発話時間が長くなると大きくなる傾向にある。従って、第１の基準尤度が固定値である場合には、利用者の話す速度が遅いと第１の尤度が通常の話す速度よりも大きくなることで、正しく発話できていない場合における第１のスコアがより高くなることが想定される。このため、基準発話時間と音声データの発話時間とに基づいて、例えば音声データの発話時間が基準発話時間に対して所定の時間長い場合には第１の基準尤度を所定の数値高くすることで、第１のスコアの値の持つ数値の確からしさを維持することを図ることができる。
【００２９】
音声認識部２０は、音声データと、発話対象語と類似した発音である類似発音語の言語モデル（第２の言語モデル）とを比較して音声認識処理をした結果の尤度である第２の尤度を算出し、スコア算出部３０は、第２の尤度と、第２の言語モデルに定められた第２の基準尤度とに基づいて、類似発音語についてのスコア（第２のスコア）を算出し、第１のスコアと第２のスコアとに基づいて、評価を行ってもよい。
【００３０】
例えば、スコア算出部３０は、第１のスコアが第２のスコアよりも大きい場合に、評価を「合格」としてもよい。また例えば、スコア算出部３０は、第１のスコアが第２のスコアよりも小さい場合に、評価を「不合格」としてもよい。また、スコア算出部３０は、決定した評価を表示部６０に表示させてもよい。また、音声認識部２０において複数の第２の言語モデルについて音声認識処理を行い、スコア算出部３０において、最も第２のスコアの大きい類似発音語を表示部６０に表示させてもよい。
【００３１】
本実施形態によれば、第１のスコアと第２のスコアとに基づいて、評価を決定するので、利用者は当該評価を知ることで、利用者自身の発音が類似発音語と聞き間違われやすいか否かを知ることができる。
【００３２】
語学学習装置１は、音声出力部４０を含む。音声出力部４０は、第１のスコア、第２のスコア及びスコア算出部３０で決定される評価の少なくとも１つに基づいて、発話対象語に対応する音声を出力することでよい。
【００３３】
音声出力部４０は、予め用意された音声データを再生して出力してもよいし、ＴＴＳ（text to speech）技術を用いて音声を合成して出力してもよい。語学学習装置１においては、音声出力部４０は、再生した音声を、Ｄ／Ａコンバーター４２、出力アンプ４１及びスピーカー８０を介して出力する。
【００３４】
本実施形態によれば、例えば、スコア算出部３０で算出される第１のスコア又はスコア算出部３０で決定される評価が低い場合に発話対象語に対応する音声を出力することができるので、利用者に正しい発音を提示することができる。
【００３５】
語学学習装置１は、制御部５０を含む。制御部５０は、取得した音声の音量に基づいて、入力アンプ２１の増幅率を制御する。図１に示されるように、音声認識部２０は、入力アンプ２１を介して音声データを取得している。また、本実施形態においては、制御部５０は、Ａ／Ｄコンバーター２２で生成される音声データに基づいて音量を判断して、入力アンプ２１の増幅率を制御する。
【００３６】
利用者が発する音声が大きすぎたり小さすぎたりすると、音声認識処理の結果である尤度が小さくなり、スコア算出部３０において適切なスコアを算出できない場合がある。取得した音声の音量に基づいて、入力アンプ２１の増幅率を制御するので、より適切なスコアを算出することできる。
【００３７】
なお、発話対象指示部１０、音声認識部２０、スコア算出部３０、音声出力部４０及び制御部５０は、専用の回路によって実現されてもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）をコンピューターとして機能させるプログラムによって実現されてもよい。
【００３８】
２．語学学習装置の動作例
次に、語学学習装置１の具体的な動作例について説明する。以下では、発話対象語を「ｂａｃｋ」、類似発音語を「ｂｅｇ」、「ｂａｇ」及び「ｂｕｇ」とした場合を例にとり説明する。これら発話対象語並びに類似発音語を図２に示す。
【００３９】
まず、発話対象指示部１０は、発話対象語を利用者に指示する。本実施形態においては、発話対象指示部１０は、信号Ｓ１を介して表示部６０に発話対象語の文字を表示させる。なお、発話対象指示部１０は、信号Ｓ２を介して音声出力部４０に発話対象語の音声を出力させてもよい。
【００４０】
また、発話対象指示部１０は、認識開始信号を信号Ｓ３として音声認識部２０に出力する。認識開始信号は、発話対象語に対応する言語モデルのグループを指定するための情報を含んでいてもよい。
【００４１】
音声認識部２０は、信号Ｓ３を受け付けて、音声認識を開始する。音声認識部２０は、Ａ／Ｄコンバーター２２が生成する音声データを信号Ｓ４として受け付け、受け付けた音声データに基づいて音声認識を行う。
【００４２】
音声認識部２０は、音声データに基づいて、発話対象語「ｂａｃｋ」の言語モデル（第１の言語モデル）についての発話対象語尤度（第１の尤度）と、類似発音語「ｂｅｇ」、「ｂａｇ」及び「ｂｕｇ」のそれぞれの言語モデル（第２の言語モデル）に対する類似発音語尤度（第２の尤度）とを算出する。音声認識部２０は、算出された第１の尤度と第２の尤度とを、信号Ｓ５を介してスコア算出部３０に出力する。尚、第２の言語モデルが複数ある場合には、それぞれの第２の言語モデルに対して個別に第２の尤度及び第２のスコアが算出される。
【００４３】
スコア算出部３０は、第１の尤度と、第１の言語モデルに定められた基準尤度（第１の基準尤度）とに基づいて、発話対象語「ｂａｃｋ」についてのスコア（第１のスコア）を算出する。また、スコア算出部３０は、類似発音語「ｂｅｇ」についての第２の尤度と、類似発音語「ｂｅｇ」の言語モデル（第２の言語モデル）に定められた基準尤度（第２の基準尤度）とに基づいて、類似発音語「ｂｅｇ」についてのスコア（第２のスコア）を算出する。第２の言語モデルが複数ある場合には、それぞれの第２の言語モデルに対して個別に第２の基準尤度が定義されている。また、スコア算出部３０は、類似発音語「ｂａｇ」についての第２の尤度と、類似発音語「ｂａｇ」の言語モデル（第２の言語モデル）に定められた基準尤度（第２の基準尤度）とに基づいて、類似発音語「ｂａｇ」についてのスコア（第２のスコア）を算出する。また、スコア算出部３０は、類似発音語「ｂｕｇ」についての第２の尤度と、類似発音語「ｂｕｇ」の言語モデル（第２の言語モデル）に定められた基準尤度とに基づいて、類似発音語「ｂｕｇ」についてのスコア（第２のスコア）を算出する。
【００４４】
図３（Ａ）及び図３（Ｂ）は、尤度（第１の尤度並びに第２の尤度）とスコア（第１のスコア並びに第２のスコア）の算出結果の例を示した表である。図３（Ａ）は、利用者の発音が比較的正確である場合の例を示し、図３（Ｂ）は、利用者の発音が比較的不正確である場合の例を示す。図３（Ａ）及び図３（Ｂ）には、左から順に、言語モデル（第１の言語モデル並びに第２の言語モデル）、各言語モデルに対応して算出された尤度（第１の尤度並びに第２の尤度）、尤度（第１の尤度並びに第２の尤度）に基づいて算出されたスコアが示されている。図３（Ａ）及び図３（Ｂ）に示される例では、各言語モデルの基準尤度（第１の基準尤度並びに第２の基準尤度）は、いずれも２５０としている。
【００４５】
図３（Ａ）及び図３（Ｂ）に示される例では、スコア算出部３０は、基準尤度（第１の基準尤度並びに第２の基準尤度）に対する発話対象語尤度の比を百分率で表した値をスコア（第１のスコア並びに第２のスコア）として算出している。発話対象語「ｂａｃｋ」についてのスコア（第１のスコア）は、２００／２５０×１００＝８０と算出されている。図３（Ｂ）に示される例では、発話対象語「ｂａｃｋ」についてのスコア（第１のスコア）は、４０／２５０×１００＝１６と算出されている。
【００４６】
スコア算出部３０は、信号Ｓ６を介して、算出したスコア（第１のスコア並びに第２のスコア）を表示部６０に表示させてもよい。また、スコア算出部３０は、算出した第１のスコアが基準値を下回った場合に、信号Ｓ７を介して、音声出力部４０に発話対象語に対応する音声を出力させてもよい。
【００４７】
スコア算出部３０は、第１のスコアと第２のスコアとに基づいて、評価を決定してもよい。
【００４８】
例えば、図３（Ａ）に示される例では、発話対象語「ｂａｃｋ」についてのスコア（第１のスコア）が類似発音語「ｂｅｇ」、「ｂａｇ」及び「ｂｕｇ」のいずれについてのスコア（第２のスコア）よりも大きいので、スコア算出部３０は、評価を「合格」としてもよい。また例えば、図３（Ｂ）に示される例では、発話対象語「ｂａｃｋ」についてのスコアが類似発音語「ｂｅｇ」についてのスコア（第２のスコア）よりも小さいので、スコア算出部３０は、評価を「不合格」としてもよい。
【００４９】
スコア算出部３０は、信号Ｓ６を介して、決定した評価を表示部６０に表示させてもよい。また、スコア算出部３０は、信号Ｓ６を介して、最も第２のスコアの値の大きい類似発音語の文字を表示部６０に表示させてもよい。
【００５０】
スコア算出部３０は、音声データの発話時間に応じて基準尤度（第１の基準尤度並びに第２の基準尤度）を補正し、補正後の基準尤度（第１の基準尤度並びに第２の基準尤度）に基づいてスコア（第１のスコア並びに第２のスコア）を算出してもよい。例えば、基準発話時間が１秒であり、音声データの発話時間が１．１秒である場合には、補正後の基準尤度（第１の基準尤度並びに第２の基準尤度）を２５０×１．１／１＝２７５と算出して用いてもよい。
【００５１】
語学学習装置１は、制御部５０を含む。制御部５０は、例えば入力アンプ２１の増幅率を調整するための動作モードを有していてもよい。かかる動作モードでは、まず、発話対象指示部１０が信号Ｓ１を介して表示部６０に「「あー」と言ってください」と表示させる。次に、マイクロフォン７０で取得される音声の音量に基づいて、信号Ｓ８を介して制御部５０が入力アンプ２１の増幅率を制御する。
【００５２】
このように、本実施形態によれば、第１の尤度と、第１の基準尤度とに基づいて、第１のスコアを算出するので、利用者は第１のスコアを知ることで自身の発音の正確さを把握することができる。また、言語モデルごとに定められた基準発話時間と、音声データの発話時間と、に基づいて、第１の基準尤度を補正するので、より適切な第１のスコアを算出することができる。
【００５３】
また、入力アンプ２１の増幅率を調整するための動作モードを有することによって、取得した音声の音量に基づいて、入力アンプ２１の増幅率を制御するので、より適切なスコアを算出できる。
【００５４】
なお、上述した実施形態は一例であって、これらに限定されるわけではない。例えば各実施形態は、複数を適宜組み合わせることが可能である。
【００５５】
本発明は、上述した実施形態及び具体例に限定されるものではなく、さらに種々の変形が可能である。例えば、本発明は、実施形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。本発明は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、広く適用が可能である。
【符号の説明】
【００５６】
１…語学学習装置、１０…発話対象指示部、２０…音声認識部、２１…入力アンプ、２２…Ａ／Ｄコンバーター、３０…スコア算出部、４０…音声出力部、４１…出力アンプ、４２…Ｄ／Ａコンバーター、５０…制御部、６０…表示部、７０…マイクロフォン、８０…スピーカー、Ｓ１〜Ｓ７…信号。
【図１】
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【図２】
2014038264.tif 000004
【図３】
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