(57)【要約】【課題】言語コミュニケーション能力を、所定の尺度に換算して簡易に測定可能にする。【解決手段】コミュニケーション能力推定装置は、英語の発話テキストに対応する発話音声データに基づいて発話音声を順次発生する音声出力部６４と、音声出力部６４により発生された発話音声の各々に対する被験者の聴取りテキスト６８を受けるテキスト入力部６６と、聴取りテキスト６８の各々と、対応する発話テキストとの間の類似度を算出する類似度算出部７２と、類似度算出部７２により算出された類似度を、聴取り能力とＴＯＥＩＣスコアとの相関関係に基づいてＴＯＥＩＣスコア２８に換算するＴＯＥＩＣスコア算出部７４とを含む。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の言語の複数の発話テキストと、各発話テキストに対応する発話音声データとを用いて、被験者の前記所定の言語によるコミュニケーション能力を予め定める測定尺度によって定量的に推定するためのコミュニケーション能力推定装置であって、前記所定の言語の発話の聴取り能力と、前記予め定める測定尺度の値との間には予め統計的な相関関係が準備されており、
前記所定の発話テキストに対応する発話音声データに基づいて、発話音声を順次発生するための音声発生手段と、
前記音声発生手段により順次発生された発話音声の各々に対する前記被験者の聴取りテキストの入力を受けるための入力手段と、
前記入力手段が受けた前記聴取りテキストの各々と、それらに対応する発話テキストとの間の類似度を算出するための類似度算出手段と、
前記類似度算出手段により算出された類似度を、前記相関関係に基づいて前記予め定める測定尺度の値に換算するための手段とを含む、コミュニケーション能力推定装置。
【請求項２】
前記類似度算出手段は、前記聴取りテキストの各々と、それらに対応する発話テキストとの間の編集距離に基づいて類似度を算出するための手段を含む、請求項１に記載のコミュニケーション能力推定装置。
【請求項３】
前記相関関係は、前記所定の言語の発話の聴取り能力と、前記予め定める測定尺度の値との間に予め統計的に確立された回帰直線により定められる、請求項１又は請求項２に記載のコミュニケーション能力推定装置。
【請求項４】
前記被験者は前記所定言語の音声認識装置であり、
前記音声発生手段は、前記所定の発話テキストに対応する発話音声データに基づいて、発話音声信号を生成し、前記音声認識装置に入力として与えるための手段を含み、
前記入力手段は、前記発話音声信号に応答して、音声認識装置が出力する音声認識テキストを受信するための手段を含む、請求項１〜請求項３のいずれかに記載のコミュニケーション能力測定装置。
【請求項５】
コンピュータにより実行されると、請求項１〜請求項４のいずれかに記載のコミュニケーション能力測定装置として前記コンピュータを動作させる、コンピュータプログラム。
【請求項６】
所定の言語の複数の発話テキストと、各発話テキストに対応する発話音声データとを用いて、被験者の前記所定の言語によるコミュニケーション能力を予め定める測定尺度によって定量的に推定するコミュニケーション能力推定方法であって、
前記所定の言語の発話の聴取り能力と、前記予め定める測定尺度の値との間に統計的な相関関係を推定するステップと、
前記複数の発話テキストの各々に対して、
前記所定の発話テキストに対応する発話音声データに基づいて、発話音声を発生する音声発生ステップ、
前記音声発生ステップにおいて発生された発話音声の各々に対する前記被験者の聴取りテキストの入力を受ける入力ステップ、及び
前記入力ステップにおいて受けた前記聴取りテキストと、対応する発話テキストとの間の類似度を算出する類似度算出ステップ、
を行なうステップと、
算出された類似度を、前記相関関係に基づいて前記予め定める測定尺度の値に換算するステップとを含む、コミュニケーション能力推定方法。
【請求項７】
前記類似度算出ステップは、前記聴取りテキストの各々と、それらに対応する発話テキストとの間の編集距離に基づいて類似度を算出するステップを含む、請求項６に記載のコミュニケーション能力推定方法。
【請求項８】
前記相関関係は、前記所定の言語の発話の聴取り能力と、前記予め定める測定尺度の値との間に予め統計的に推定された回帰直線により定められる、請求項６又は請求項７に記載のコミュニケーション能力推定方法。
【請求項９】
前記被験者は前記所定言語の音声認識装置であり、
前記音声発生ステップは、前記所定の発話テキストに対応する発話音声データに基づいて、発話音声信号を生成し、前記音声認識装置に入力として与えるステップを含み、
前記入力ステップは、前記発話音声信号に応答して、音声認識装置が出力する音声認識テキストを受信するステップを含む、請求項６〜請求項８のいずれかに記載のコミュニケーション能力測定装置。
【請求項１０】
コンピュータにより実行されると、請求項６〜請求項９のいずれかに記載のコミュニケーション能力測定方法を実行するように前記コンピュータを動作させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、言語によるコミュニケーション能力を推定する言語コミュニケーション能力測定装置に関し、特に、人間及び機械を問わず、音声を用いた言語コミュニケーション能力を簡易に定量的に推定する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
地球規模で人的交流が盛んになっている。このような国際化社会では、母国語以外の言語を使用して他人とコミュニケーションを図る能力が必要とされる機会が多くなる。逆に、人が持つコミュニケーション能力を定量的に測定し、その結果により職業選択の際の適性をつかんだり、進学する上での適性を見極めたりする必要が生じる機会も多い。
【０００３】
そうした言語コミュニケーション能力を定量的に測る尺度として、英語に関するものであるがＴＯＥＩＣ（Ｔｅｓｔ  Ｏｆ  Ｅｎｇｌｉｓｈ  ｆｏｒ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）が知られている。ＴＯＥＩＣは、特定のテスト運営機関により運営されているテストであり、英語のコミュニケーション能力を定量的に測定するものとして知られている。日本でも、求人の際の応募条件、又は留学の際の能力の条件としてＴＯＥＩＣのスコアがある一定水準以上であることを要求される場合も多い。
【０００４】
【非特許文献１】菅谷史昭、竹澤寿幸、横尾昭男、山本誠一、「音声翻訳システムと人間との比較による音声翻訳能力評価手法の提案と比較実験」、電子情報通信学会論文誌、第Ｊ８４−Ｄ−ＩＩ巻、Ｎｏ．１１、ｐｐ．２３６２−２３７０、２００１年。
【０００５】
【非特許文献２】Ｙａｓｕｄａ  ｅｔ  ａｌ．，”Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｔｏ  Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  ａ  Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  １０ｔｈ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｃｈａｐｔｅｒ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ（ＥＡＣＬ），ｐｐ．３７１−３７８，２００３（ヤスダ他４名、「音声翻訳システムの能力測定への自動評価法の適用」第１０回コンピュータ言語学会ヨーロッパ支部（ＥＡＣＬ）第１０回大会予稿集、ｐｐ．３７１−３７８、２００３年）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現在行なわれているＴＯＥＩＣのテストでは、合計２時間をかけて様々な設問に解答することを要する。これは、一定した基準で英語のコミュニケーション能力を評価する上でやむをえないことである。しかし一方で、英語のコミュニケーション能力を知るためにそのように長時間をかけるのは、ビジネスマンのように日常的に仕事を行なう人間にとっては難しい。短時間でそうした能力を簡易に知ることができれば便利である。しかし、現実にはそのような手段は存在していない。
【０００７】
これに関し、例えば前掲の非特許文献１では、音声翻訳システムの翻訳能力をＴＯＥＩＣのスコアに換算して表す手法が開示されている。
【０００８】
非特許文献１に開示されたものでは、複数の人間による翻訳結果と、システムによる翻訳結果とを人手で一対ずつ比較する必要がある。そのため、評価に要するコストが大きく、定常的な評価には利用できない。
【０００９】
一方、この方法を自動化する提案が非特許文献２においてされているが、その評価は翻訳に関するものであって、例えば英語を用いたコミュニケーション能力の測定という点では非特許文献２に記載の方法では的確に推定できない。
【００１０】
同様の問題は英語に限らず、ほかの言語でも生じうる。例えばドイツ語,フランス語、中国語,日本語などのコミュニケーション能力を知るために、英語におけるＴＯＥＩＣと同様の試験があったとしても、その試験を受けるためにはやはり長時間を要すると思われる。したがって、ある言語に関する個人のコミュニケーション能力をそうした試験のスコアに換算して図るための簡易な装置及び方法が望まれている。
【００１１】
さらに、上記した問題とは異質の問題であるが、音声認識装置による認識能力を測定する場合にも、上記したようなコミュニケーション能力に相当するような尺度が存在すると便利である。例えば英語についてＴＯＥＩＣスコアが７００点の人がいたとする。この人が英語の音声認識装置を購入しようとした場合、当該音声認識装置の英語聴取り能力が自分の能力に比して高いか低いかを簡易な方式で知ることができれば、その装置を購入すべきか否かを決定する場合の大きな情報になり得る。しかし現在のところ、音声認識装置について、そのような尺度を簡易に測定する方法は存在していない。
【００１２】
したがって、本発明の目的は、人間又は音声認識装置による言語コミュニケーション能力を、所定の尺度に換算して測定できる装置及び方法を提供することである。
【００１３】
この発明の他の目的は、人間又は音声認識装置による言語コミュニケーション能力を、所定の尺度に換算して簡単に測定できる装置及び方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の第１の局面に係るコミュニケーション能力推定装置は、所定の言語の複数の発話テキストと、各発話テキストに対応する発話音声データとを用いて、被験者の所定の言語によるコミュニケーション能力を予め定める測定尺度によって定量的に推定するためのコミュニケーション能力推定装置である。所定の言語の発話の聴取り能力と、予め定める測定尺度の値との間には予め統計的な相関関係が準備されている。このコミュニケーション能力推定装置は、所定の発話テキストに対応する発話音声データに基づいて、発話音声を順次発生するための音声発生手段と、音声発生手段により順次発生された発話音声の各々に対する被験者の聴取りテキストの入力を受けるための入力手段と、入力手段が受けた聴取りテキストの各々と、それらに対応する発話テキストとの間の類似度を算出するための類似度算出手段と、類似度算出手段により算出された類似度を、相関関係に基づいて予め定める測定尺度の値に換算するための手段とを含む。
【００１５】
好ましくは、類似度算出手段は、聴取りテキストの各々と、それらに対応する発話テキストとの間の編集距離に基づいて類似度を算出するための手段を含む。
【００１６】
好ましくは、相関関係は、所定の言語の発話の聴取り能力と、予め定める測定尺度の値との間に予め統計的に確立された回帰直線により定められる。
【００１７】
好ましくは、被験者は所定言語の音声認識装置であり、音声発生手段は、所定の発話テキストに対応する発話音声データに基づいて、発話音声信号を生成し、音声認識装置に入力として与えるための手段を含み、入力手段は、発話音声信号に応答して、音声認識装置が出力する音声認識テキストを受信するための手段を含む。
【００１８】
本発明の第２の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、上記したいずれかのコミュニケーション能力測定装置としてコンピュータを動作させるものである。
【００１９】
本発明の第３の局面に係るコミュニケーション能力推定方法は、所定の言語の複数の発話テキストと、各発話テキストに対応する発話音声データとを用いて、被験者の所定の言語によるコミュニケーション能力を予め定める測定尺度によって定量的に推定するコミュニケーション能力推定方法である。この方法は、所定の言語の発話の聴取り能力と、予め定める測定尺度の値との間に統計的な相関関係を推定するステップと、複数の発話テキストの各々に対して、所定の発話テキストに対応する発話音声データに基づいて、発話音声を発生する音声発生ステップ、音声発生ステップにおいて発生された発話音声の各々に対する被験者の聴取りテキストの入力を受ける入力ステップ、及び入力ステップにおいて受けた聴取りテキストと、対応する発話テキストとの間の類似度を算出する類似度算出ステップ、を行なうステップと、算出された類似度を、相関関係に基づいて予め定める測定尺度の値に換算するステップとを含む。
【００２０】
好ましくは、類似度算出ステップは、聴取りテキストの各々と、それらに対応する発話テキストとの間の編集距離に基づいて類似度を算出するステップを含む。
【００２１】
より好ましくは、相関関係は、所定の言語の発話の聴取り能力と、予め定める測定尺度の値との間に予め統計的に推定された回帰直線により定められる。
【００２２】
被験者は所定言語の音声認識装置であってもよく、音声発生ステップは、所定の発話テキストに対応する発話音声データに基づいて、発話音声信号を生成し、音声認識装置に入力として与えるステップを含み、入力ステップは、発話音声信号に応答して、音声認識装置が出力する音声認識テキストを受信するステップを含んでもよい。
【００２３】
本発明の第４の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、上記したいずれかのコミュニケーション能力測定方法を実行するようにコンピュータを動作させるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
［第１の実施の形態］
−基本概念−
図１に、本実施の形態における言語コミュニケーション能力の測定方法の基本概念を示す。本実施の形態では、被験者の、英語によるコミュニケーション能力を、ＴＯＥＩＣスコアに換算して示す。
【００２５】
図１を参照して、本実施の形態にかかるシステムは、予め複数のＴＯＥＩＣスコア所有者に対して後述するような所定のスコアを出し、そのスコアと各人のＴＯＥＩＣスコアとの相関を調べるステップ２０を含む。この相関を用いて、ＴＯＥＩＣスコア推定装置２２により被験者のＴＯＥＩＣスコアを推定する。
【００２６】
相関を調べるステップ２０は、英語テキストを準備するステップ３０と、この英語テキストの発話をあるＴＯＥＩＣスコア所有者に聞かせるステップ３２と、その発話をＴＯＥＩＣスコア所有者にディクテーションさせ、ディクテーションした結果のテキストの入力を受け英語聴取りテキスト３６を出力するステップ３４と、もとの正解の英語テキスト３０と、英語聴取りテキスト３６との間の類似度を算出するステップ３８とを含む。上記したステップを、全てのＴＯＥＩＣスコア所有者に対し、予め準備した複数個の英語テキストについて繰返し実行する。
【００２７】
類似度としては、本実施の形態ではＤＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）ベースの評価方法を用いる。類似度スコアＳDPは例えば以下のように定義される。
【００２８】
【数１】
2005227584.tif 000003
ただし、Ｎtotalはテストセットに含まれる発話数、Ｔiはテストセットの発話ｉの総語数、Ｓiはテストセットの発話ｉに対して評価対象の聴取り英語テキストをＤＰマッチングにより比較したときの置換語数、Ｉiは同様に比較したときの挿入語数、Ｄiは同様に比較した場合の脱落語数である。ここで、置換は、「脱落＋挿入」とは考えない。Ｓi、Ｉi、及びＤiの和は、テストセットの発話ｉと、評価対象の聴取り英語テキストとの間の編集距離（一方のテキストを他方のテキストに変換するために必要な挿入、削除、置換操作の数の和）と考えることができる。
【００２９】
上記した処理の結果、ＴＯＥＩＣスコア所有者ごとに、英語聴取りテキスト３６と正解の英語テキスト３０との間の類似度が英語テキストの数だけ得られる。
【００３０】
相関を調べるステップ２０はさらに、このようにしてＴＯＥＩＣスコア所有者ごとに得られた類似度と、予め調べられていた個人別ＴＯＥＩＣスコア４０との間の相関を回帰分析により調べ、回帰直線４４の形で定めるステップ４２を含む。ＴＯＥＩＣスコア推定装置２２は、このステップ４２で得られた回帰直線４４を用いて被験者のＴＯＥＩＣスコアを推定する。
【００３１】
図２に、上記したステップ２２により得られた回帰直線９０の例を示す。この例では、次の表に示すような英語テキストを用い、３００点台から９００点台のＴＯＥＩＣスコア所有者２０人に対して上記した方法で回帰直線９０を求めた。
【００３２】
【表１】
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図２から明らかなように、正解英語発話テキストと聴取り英語テキストとの間の類似度と、各人のＴＯＥＩＣスコアとの間には明確な相関が見られた。相関係数は０．８５０である。
【００３３】
以下、このようにして求められた回帰直線９を用いたＴＯＥＩＣスコア推定装置２２の構成及び動作について述べる。
【００３４】
−構成−
図１を参照して、ＴＯＥＩＣスコア推定装置２２は、テストに用いる英語テキスト及びその発話音声データを記憶するための記憶装置６０と、記憶装置６０の中から一つの英語テキストを選択するための文選択部６２と、文選択部６２により選択された英語テキストに対応する発話音声データをスピーカ２４により再生出力するための音声出力部６４とを含む。
【００３５】
ＴＯＥＩＣスコア推定装置２２はさらに、スピーカ２４により出力された英語の発話音声を聴取った被験者によるキーボード２６を介した入力を受け、英語聴取りテキスト６８のデータを作成するためのディクテーションテキスト入力部６６と、文選択部６２により選択された元の英語テキストと英語聴取りテキスト６８との間の類似度を算出するための類似度算出部７２とを含む。類似度算出部７２は、文選択部６２が選択した英語テキストと、英語聴取りテキスト６８との間の類似度として、前述したとおりのＤＰベースのものを算出する。
【００３６】
ＴＯＥＩＣスコア推定装置２２はさらに、文選択部６２、音声出力部６４、ディクテーションテキスト入力部６６及び類似度算出部７２による英語テキストの選択、音声出力、聴取りテキストの入力、及び類似度の算出が、記憶装置６０に記憶されている全ての英語テキストに対して実行されるよう、これらを制御するための繰返し制御部７０と、類似度算出部７２により全ての英語テキストに対して算出された類似度の平均を求め、それを相関分析ステップ４２によって求められていた回帰直線４４（図２の回帰直線９０）で表される関係を用いてＴＯＥＩＣスコア２８に換算するためのＴＯＥＩＣスコア算出部７４とを含む。
【００３７】
上記した構成は、後述するようにコンピュータハードウェアとその上で実行されるプログラムとにより実現することもできる。図３に、そうしたプログラムのフローチャートを示す。
【００３８】
図３を参照して、まずステップ１００で初期設定を行なう。初期設定処理では、プログラムで使用する記憶領域の確保等を行なう。ステップ１０２で、例えば類似度の平均計算のため等に使用する記憶領域をクリアする。また、以下の繰返し作業の制御変数ｉに初期値０を代入する。
【００３９】
ステップ１０４で変数ｉに１を加算する。続くステップ１０６で変数ｉがｉの最大値ｉMAXを超えたか否かを判定する。最大値ｉMAXは、図１に示す記憶装置６０に記憶された、テストに使用する英語テキストの数Ｎtotalと等しい。ステップ１０６での判定結果がＹＥＳであれば処理はステップ１１６に進み、さもなければ処理はステップ１０８に進む。
【００４０】
ステップ１０８では、記憶装置６０に記憶されている英語テキストのうち、ｉ番目のものが選択される。ステップ１１０で、選択された英語テキストに対応する発話音声データを再生しスピーカから出力する。ステップ１１２で、この英語音声を聞いた被験者が入力する聴取りテキストを受取る。ステップ１１４で、元の英語テキストと、ステップ１１２で受取った聴取りテキストとの間の類似度を、ＤＰマッチングにより算出する。この後ステップ１０４に戻り、変数ｉの次の値に対し同様の処理を実行する。
【００４１】
ステップ１０６での判定結果がＹＥＳ，つまり変数ｉの値が記憶装置６０に記憶されている英語テキストの数を超えた場合、ステップ１１６で、この被験者に対し算出された類似度の平均を算出する。ステップ１１８で、平均類似度を図２の回帰直線９０に当てはめて対応のＴＯＥＩＣスコアを算出する。ステップ１２０でこのＴＯＥＩＣスコアを出力（例えばモニタ上に表示）する。
【００４２】
次に、ステップ１２２で処理を終了するか否かの判定を行なう。ここでは、具体的にはモニタに処理を終了するか否かを尋ねるダイアログを表示し、ユーザの指示を受ける。処理を終了する場合にはこのまま処理を終了し、それ以外の場合にはステップ１０２に戻り、次の被験者に対して上述した処理を最初から実行する。
【００４３】
以上のような制御構造をもつプログラムをコンピュータ上で実行することにより、この第１の実施の形態に係るＴＯＥＩＣスコア推定装置２２を実現できる。
【００４４】
−動作−
ＴＯＥＩＣスコア推定装置２２は次のように動作する。繰返し制御部７０が、最初の処理として第１番目の英語テキストを選択するように文選択部６２に指示を出す（変数ｉ＝１、図３のステップ１０４）。この指示に応答して文選択部６２が１番目の英語テキストと対応する発話音声データとを記憶装置６０から読出し（図３のステップ１０８）、発話音声データを音声出力部６４に与える。音声出力部６４は、与えられた発話音声データを再生し、再生信号をスピーカ２４に与え音声出力させる（図３のステップ１１０）。
【００４５】
被験者は、この英語の発話音声を聴取り、キーボード２６を使用してディクテーションテキスト入力部６６に与える。ディクテーションテキスト入力部６６は、入力を受けて英語聴取りテキスト６８を作成し類似度算出部７２に与える。類似度算出部７２は、文選択部６２により選択されていた１番目の英語テキスト（これは正解データとなる。）と、英語聴取りテキスト６８とを比較し、その類似度をＤＰマッチングにより算出する。
【００４６】
続いて繰返し制御部７０は、２番目の英語テキストを選択するように文選択部６２に支持を出す（変数ｉ＝２、図３のステップ１０４）。文選択部６２は、この指示に応答して２番目の英語テキストと発話音声データとを記憶装置６０から読出し、発話音声データを音声出力部６４に与える。音声出力部６４はこの音声をスピーカ２４により再生する。
【００４７】
以下、繰返し制御部７０の制御の下、文選択部６２、音声出力部６４及び類似度算出部７２により、記憶装置６０に記憶された全ての英語テキストについて、被験者によるディクテーションが行なわれ、その結果と正解データとの類似度が算出される。
【００４８】
全ての英語テキストに対し上記した処理が完了すると（図３のステップ１０６の判定結果がＹＥＳ），類似度算出部７２は、この被験者に対して算出された類似度の平均値を求め、それをＴＯＥＩＣスコア算出部７４に与える。ＴＯＥＩＣスコア算出部７４は、この類似度を回帰直線４４（図２の回帰直線９０）により表される関係によりＴＯＥＩＣスコアに換算し、その結果をＴＯＥＩＣスコア２８として出力する。
【００４９】
以上のようにしてこのＴＯＥＩＣスコア推定装置２２によれば、予め複数のＴＯＥＩＣスコア所有者に対して聴取り結果と正解の英語テキストとの類似度を算出しておき、その類似度とＴＯＥＩＣスコアとの相関を求めておく。ＴＯＥＩＣスコア推定装置２２においては、被験者に対し所定数の英語テキストのディクテーションを行なわせ、それらと英語テキストの正解との間の類似度を求め、その類似度を、上記した相関を用いてＴＯＥＩＣスコアに換算する。
【００５０】
ＴＯＥＩＣスコア推定装置２２による判定においては、それほど多数の英語テキストを用いなくても、被験者のＴＯＥＩＣスコアを推定できる。ＴＯＥＩＣスコアの推定に要する時間も短く、簡易な形で容易に被験者の英語のコミュニケーション能力を数値化できる。
【００５１】
［第２の実施の形態］
−構成−
第１の実施の形態のＴＯＥＩＣスコア推定装置２２は、人間を被験者として英語によるコミュニケーション能力を数値化している。しかし本発明はそのように人間の英語コミュニケーション能力を評価するためだけに使用可能なわけではない。例えば、音声認識装置による英語聴取り能力の評価に用いることもできる。この場合、被験者が人間の場合と全く同様に、ＴＯＥＩＣスコア推定装置２２を用いて音声認識装置の英語聴取り能力を測定しても良い。ただしこの場合、音声認識装置の出力を人間がＴＯＥＩＣスコア推定装置２２に入力する必要がある。
【００５２】
この第２の実施の形態のＴＯＥＩＣスコア推定装置は、そのような人間の介在をなくして、自動的に英語の音声認識装置の英語聴取り能力を測定しようとするものである。その構成を図４に示す。
【００５３】
図４を参照して、この第２の実施の形態に係るＴＯＥＩＣスコア推定装置１４２が図１に示すＴＯＥＩＣスコア推定装置２２と異なるのは、図１の音声出力部６４及びスピーカ２４に代えて、文選択部６２により記憶装置６０から読み出された音声発話データを音声信号に変換し、直接英語音声認識装置１４０に与えるための音声変換部１５０を含むことと、図１の英語聴取りテキスト６８に代えて、英語音声認識装置１４０による音声認識結果を英語音声認識装置１４０から直接に受信し、英語音声認識テキスト１５４を生成するための音声認識テキスト入力部１５２とを含む点である。その他の点において、図４と図１とで同じ部品には同じ参照符号を付してある。それらの機能及び名称も同一である。したがってここではそれらについての詳細な説明は繰返さない。
【００５４】
−動作−
この第２の実施の形態に係るＴＯＥＩＣスコア推定装置１４２は、第１の実施の形態のＴＯＥＩＣスコア推定装置２２とほぼ同様に動作する。異なるのは、音声変換部１５０がスピーカを駆動するのではなく、直接に音声信号を英語音声認識装置１４０に与える点と、音声認識テキスト入力部１５２が、キーボードからの入力ではなく、英語音声認識装置１４０の出力を直接受ける点である。それら動作については自明であると考えるので、ここではその詳細は省略する。
【００５５】
以上のようにこの第２の実施の形態に係るＴＯＥＩＣスコア推定装置１４２は、被験者の英語音声の聴取り能力をＴＯＥＩＣスコアという形で簡易に定量化して測定できる。英語音声認識装置にこのような形で測定されたＴＯＥＩＣスコアを付しておけば、音声認識装置を購入しようとする者にとって、購入するか否かを決定する際のよい指標となる。例えばＴＯＥＩＣスコアが９００であるユーザにとっては、「ＴＯＥＩＣスコア７００」というスコアが付された英語音声認識装置を購入する意義はあまりない。それに対し、ＴＯＥＩＣスコアが５００であるユーザにとっては、この音声認識装置は十分な能力を備えたものであり購入する意義は十分あることになるだろう。
［コンピュータによる実現］
この実施の形態に係るＴＯＥＩＣスコア推定装置２２及びＴＯＥＩＣスコア推定装置１４２は、前述したとおり、コンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェアにより実行されるプログラムと、コンピュータハードウェアに格納されるデータとにより実現可能である。図５は、このＴＯＥＩＣスコア推定装置２２及びＴＯＥＩＣスコア推定装置１４２を実現するためのコンピュータシステム３３０の外観を示す。図６はコンピュータシステム３３０の内部構成を示す。
【００５６】
図５を参照して、このコンピュータシステム３３０は、ＦＤ（フレキシブルディスク）ドライブ３５２およびＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク読出専用メモリ）ドライブ３５０を有するコンピュータ３４０と、キーボード３４６と、マウス３４８と、モニタ３４２と、マイクロフォン３７０及びスピーカ３７２とを含む。上記した二つの実施の形態ではいずれもマイクロフォン３７０を使用しないが、ここでは一般的構成としてコンピュータシステム３３０に含まれているものとする。
【００５７】
図６を参照して、コンピュータ３４０は、ＦＤドライバ３５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０に加えて、ＣＰＵ（中央処理装置）３５６と、ＣＰＵ３５６、ＦＤドライバ３５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０に接続されたバス３６６と、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）３５８と、バス３６６に接続され、プログラム命令、システムプログラム、および作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３６０とを含む。コンピュータシステム３３０はさらに、プリンタ３４４を含んでいる。
【００５８】
ここでは示さないが、コンピュータ３４０はさらにローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。
【００５９】
コンピュータシステム３３０を上記したＴＯＥＩＣスコア推定装置２２又はＴＯＥＩＣスコア推定装置１４２として動作させるためのコンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０またはＦＤドライブ３５２に挿入されるＣＤ−ＲＯＭ３６２またはＦＤ３６４に記憶されており、その記憶内容はハードディスク３５４に転送される。または、プログラムは図示しないネットワークを通じてコンピュータ３４０に送信されハードディスク３５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ３６０にロードされる。なお、プログラムはハードディスク３５４を経由することなくＣＤ−ＲＯＭ３６２から、ＦＤ３６４から、またはネットワークを介して、直接にＲＡＭ３６０にロードされてもよい。
【００６０】
このプログラムは、コンピュータ３４０を上記したＴＯＥＩＣスコア推定装置２２又はＴＯＥＩＣスコア推定装置１４２として動作させる複数の命令を含む。このために必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ３４０上で動作するオペレーティングシステム（ＯＳ）またはサードパーティのプログラム、もしくはコンピュータ３４０にインストールされる各種ツールキットのモジュールにより提供される。従って、このプログラムはこの実施の形態のシステムおよび方法を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令のうち、所望の結果が得られるように制御されたやり方で適切な機能または「ツール」を呼出すことにより、上記した発話スタイル評価装置を実行する命令のみを含んでいればよい。コンピュータシステム３３０の動作は周知であるので、ここでは繰返さない。
【００６１】
以上のように上記した実施の形態によれば、被験者のＴＯＥＩＣスコア又は英語音声認識装置の英語聴取り能力をＴＯＥＩＣスコアに換算したものを、簡易な形で比較的短い時間に推定できる。長時間のテストをする必要もない。
【００６２】
また、上記した実施の形態ではいずれもＴＯＥＩＣを例としたが、本発明は英語のみに適用可能なわけではない。その他の言語であっても、何らかの形でコミュニケーション能力を測定する尺度が存在しているような言語であれば、本発明を適用して被験者等のその言語を用いたコミュニケーション能力を定量的に簡易な形で推定することができる。また、上記実施の形態では、類似度としてＤＰマッチングに基づくものを用いたが、類似度としてはこれ以外にも使用できる。
【００６３】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】第１の実施の形態に係るＴＯＥＩＣスコア推定装置２２の構成と本発明の基本概念を示すブロック図である。
【図２】正解英語発話テキストと聴取り英語テキストとの類似度と、ＴＯＥＩＣスコアとの相関を示すグラフである。
【図３】第１の実施の形態に係るＴＯＥＩＣスコア推定装置２２をコンピュータで実現するためのプログラムのフローチャートである。
【図４】第２の実施の形態に係るＴＯＥＩＣスコア推定装置１４２の構成と本発明の基本概念を示すブロック図である。
【図５】コンピュータシステムの外観図である。
【図６】図５に示すコンピュータシステムのブロック図である。
【符号の説明】
【００６５】
２２  ＴＯＥＩＣスコア推定装置、２４  スピーカ、２６  キーボード、２８,１４４  ＴＯＥＩＣスコア、６０  記憶装置、６２  文選択部、６４  音声出力部、６６  ディクテーションテキスト入力部、６８  英語聴取りテキスト、７０  繰返し制御部、７２  類似度算出部、７４  ＴＯＥＩＣスコア算出部、９０  回帰直線、１４０  英語音声認識装置、１５０  音声変換部、１５２  音声認識テキスト入力部、１５４  英語音声認識テキスト
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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