社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICECIAIR 同時通訳データベースの構築と利用
遠山 仁美†

松原 茂樹‡

笠 浩一朗†

河口 信夫‡

稲垣 康善¶†名古屋大学大学院情報科学研究科 〒464-8601 名古屋市千種区不老町‡名古屋大学情報連携基盤センター 〒464-8601 名古屋市千種区不老町¶愛知県立大学情報科学部 〒480-1198 愛知県愛知郡長久手町大字熊張字茨ヶ廻間 1522‑3
E-mail: hitomi@el.itc.nagoya-u.ac.jp
あらまし名古屋大学統合音響情報研究拠点（CIAIR）では，マルチリンガルコミュニケーション支援環境の実現を目指し，世界最大規模の同時通訳データベースの構築を行っている．データには時間タグや談話タグが付与され，同時翻訳技術の開発のみならず，同時通訳者の訳出方略構築などの基礎データとしても有用である．本論文では，名古屋大学 CIAIR 同時通訳データベースの設計, 構築，分析について概説し，本データベースの様々な利用可能性を示す．

キーワード 対訳コーパス, 話し言葉翻訳, 話し言葉コーパス, 同時通訳システム, 同時通訳者

Construction and Utilization of CIAIR Simultaneous Interpretation Corpus
Hitomi TOYAMA† Shigeki MATUBARA‡ Koichiro RYU† Nobuo KAWAGUCHI‡
and Yasuyoshi INAGAKI¶†Graduate School of Information Science, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya-shi, 464-8601, Japan‡Information Technology Center, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya-shi, 464-8601, Japan¶Faculty of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University, Nagakute-cho, Aichi-gun, Aichi-ken，480-1198, Japan
E-mail: hitomi @el.itc.nagoya-u.ac.jp
This paper describes the design, analysis and utilization of the simultaneous interpretation corpus, which has been
constructed at the Center for Integrated Acoustic Information Research (CIAIR) of Nagoya University in order to promote theAbstract

realization of the multi-lingual communication supporting environment. The discourse tag and the utterance time tag were given to thecorpus. Therefore, the corpus is expected to be useful not only for the development of simultaneous interpreting systems but also for theconstruction of an interpreting theory.

Keywordbilingual corpus, speech translation, spoken language corpus, simultaneous machine interpretation,simultaneous interpreter

1. はじめに付けられる．さらに，データベースの活用を支援するために，デー近年，音声・言語に関する研究資源としての利用を目的として，タ分析用ソフトウェアツールを開発している．Web サーバ上で実行

様々な研究機関においてコーパスが作成されている（例えば［1,2］）．

可能なソフトウェアとして実現しており，ユーザはブラウザを使用

特に，大規模コーパスの重要性は広く認識されており，音声情報処することによって，データを容易に参照できる．

理，自然言語処理，言語学，日本語教育，辞書編纂など，幅広い領域で利用されている．
名古屋大学統合音響情報研究拠点（以下，CIAIR）では，マルチリンガルコミュニケーション支援環境の実現を目指し，1999 年度か

本論文では，名古屋大学 CIAIR 同時通訳データベースについて，設計，収集，構築，および，利用について詳述する．最後に，音声言語処理のみならず，認知科学，言語学など，領域を超えた研究分野への応用可能性について触れる．

ら 2003 年度までの 5 年間にわたり，同時通訳データベースを構築し本論文の構成は以下のとおりである．次の２章では，同時通訳デてきた．全体で約 182 時間の音声を収録し，音声の文字化，視覚化，ータベースの目的と設計について概説する．３章では，データの収および，言語分析を完了している．文字化データのサイズは単語数集，4 章では，データベースの構築について述べる．5 章では，本デにして約 100 万語に達し，世界最大の同時通訳データベースと位置ータベースの利用について言及する．

表 1. CIAIR 同時通訳データベースの収録様式
項目＜同時通訳者＞

詳細

談話形態

独話

対話

対象言語

英語

日本語

通訳スタイルメディア＜話者＞

同時通訳音声文字図 1. 音声収録の様子

2. データベースの設計

る舞いが見える中で，ヘッドホンから流れる講演者の音声に対して，2.1. データベース収録の目的同時通訳する．講演の聴衆は，ヘッドホンを利用して，通訳者の音近年，世界のグローバル化にともない，異言語間コミュニケーシ声を聴くことができる．また，模擬講演の形式を採用することによョン支援環境の実現が望まれている．同時通訳データベースは，話り，発話内容（トピック，話速）の制御をある程度可能にし，品質し言葉翻訳技術の向上，ならびに，通訳理論の構築を目指し， 名古の高い同時通訳データの収録を試みた．

屋大学CIAIRにおける音声言語資源の整備の一環として作成された．

また，英語あるいは日本語の講演者に対し，複数の同時通訳者が既に対話翻訳システムとしては，特定タスクドメインでの異言語通訳を行った．つまり，１つの講演者発話ソースに対し，複数の通間対話の実現可能性が明らかになりつつある．しかし，これらの通訳データが存在する．従って，個人に特化しない多くの通訳事例を訳スタイルは同時通訳ではなく逐次通訳である．より自然なクロス幅広く収集したり，１つの発話に対する，複数の通訳事例を比較すリンガルコミュニケーション支援を目指すためには，話者が通訳者ることが可能である．また，通訳経験年数の違いによる訳出の特徴の訳出状況を考慮せずに，自分のペースで話すことができる，同時分析などにも利用でき，データベースの汎用性を高めている．

翻訳技術の実現が望まれる．そのために，大規模な同時通訳データ

3.3. 対話データの収集ベースを構築し，分析することは，効果的な方法の１つである．

2.2. データベース収録のための設計

対話の収録では，英語話者と日本語話者の異言語間対話に対し，通訳の品質を高めるために，英日，日英の 2 名の同時通訳者を設置

大規模データベースの収集は，それに費やされる膨大なコストをする形態をとった．また，会話における話者の発話権を確保するた勘案すると，将来における幅広い利用可能性を考慮し，汎用性を備めに，話者は相手話者の発話を通訳した結果のみを聞くことができえた設計が要求される．本データベースは，多様なデータを収集するようにした．一方，通訳者は，対話全体の流れを把握するために，るために，独話（monologue）および，対話（dialogue）の同時通訳担当する話者の音声だけでなく，もう一方の話者音声も聞ける環境音声をいくつかの日常的なトピックを設定して収録した．対象言語を設定した．また，可能な限り自然な対話を収集するため，話者役は英語と日本語とし，その双方向音声を収録した．本データベース

割と対話タスクの設定のみを行い，基本的には自由発話という様式の収録内容を表 1 に示す．

で収録した． 例えば，ドメインがホテルの予約であれば，客を担当する話者には予約したいホテル名と予約人数を，ホテル側を担当す

3. データの収集
3.1. 収録の環境
名古屋大学 CIAIR では，実音響環境下での音声データを収集することを重視しており，収録は教室レベルの録音環境を採用した．まる話者には，空室状況のみを提示し，自由発話で対話を進めていく．
1 対話あたりの収録時間は 1 分から 16 分であり，多様なタイプの対話収録を実現している．

た，同時通訳者にとって，話者の発話だけでなく，表情や振る舞い

4. データベースの構築も重要な情報となるため，通訳者は話者をガラス越しに観察できる

4.1. 音声データの文字化

通訳専用のブースに入り，通常行われる同時通訳とほぼ同じ環境下

音声データの文字化は日本語話し言葉コーパス（CSJ）の書き起で収録を行った（図 1 参照）．収録を通して全て同一のスタンドマイ

こし基準［3］に準拠した(図 2,3 参照)．文字化作業は収録した全音クを使用し，話者と通訳者の音声を，サンプリング周波数 16kHz，声データ 182 時間分に対して行われた．以下にその基準を示す．

16 ビットでデジタル化し，デジタルオーディオテープ（DAT）に複数チャンネル環境で収録した．

z

また，同時通訳者は，第一線で活躍しているプロの通訳者を起用区間）で分割し，発話単位を定めた．

し，高い通訳レベルを保証している．

3.2. 独話データの収集z

ないようにした．一方，通訳者は通訳用ブースに入り，講演者の振表記方法
日本語音声に限り，片仮名で表記する「発音形」と漢字仮名独話（講演）の収録では，講演者が通訳者の通訳状況を気にせず，自分のペースで発話できるよう，講演者には通訳者の音声が聞こえ発話単位話者および，通訳者の音声を 200msec 以上のポーズ（無音声まじりで表記される「基本形」の 2 種類で構成している．
z

タグ情報の付与

0001 ‑ 00:02:148‑00:02:716 N:
Good morning<SB>0002 ‑ 00:02:829‑00:03:073 N:<breath>0003 ‑ 00:03:263‑00:05:388 N:(F uh) <tongue> I'm trying to take a trip
0004 ‑ 00:05:805‑00:05:807 N:<FV>
0005 ‑ 00:06:011‑00:08:268 N:
today<SB> I wanna hire a car<SB> Is that possible?<SB>
0006 ‑ 00:19:265‑00:20:212 N:
Yes, here it is<SB>0007 ‑ 00:40:850‑00:42:302 N:(F uh) Just sightseeing
0008 ‑ 00:42:519‑00:43:334 N:of the local area<SB>

図 2. 文字化データ 対話―英語話者発話

0001 ‑ 00:03:125‑00:04:111 I:
おはようございます<SB>
オハヨーゴザイマス<SB>
0002 ‑ 00:06:645‑00:06:647 I:<FV >0003 ‑ 00:06:917‑00:10:098 I:(F え)ちょっと(D う)旅行したいんですけども(D おわ)車借りられますか<SB>(F エ)チョット(D ウ)リョコーシタインデスケドモ(D オワ)
クルマカリラレマスカ<SB>
0004 ‑ 00:20:055‑00:22:120 I:
はいこれが(F ん)免許証です<SB>
ハイコレガ(F ン)メンキョショーデス<SB>

図 4. タイムチャートのサンプル （独話）図 3. 文字化データ 対話―英日通訳者発話

表 2. データに付与した主な談話タグの種類
タグ

タグの意味

4.2. 音声データの視覚化
本データベースでは，音声データを視覚化するために，話者と通訳者の発声タイミングを視覚的に表示するツールを開発した．それ(F)

フィラー・感情表出系感動詞

によって，同時通訳者を介した講演，会話の様相をタイムチャート(D)

言い直し，言い淀み等による語断片によって概観できる（図 4 参照）．これにより，音声，および文字デ(W)

転訛，一時的な発音エラー<H>

母音の引き延ばし<Q>

子音の引き延ばし<FV>

母音不確定音<SB>

文末ータからは分かりにくい様々な通訳特有の現象を視覚的に観察することができる．

4.3. 対訳対応データの作成
同時通訳システムの開発，同時通訳方略の構築において，話者発話とそれに対応する通訳者発話の対訳データを大規模に分析することは極めて重要であり，対訳アライメントを自動化するための研究が行われている［4］．しかし，同時通訳発話にはフィラーや言い淀み，意訳や誤訳，訳出の省略などが頻出するため，精度の高いアライメントは困難であり，その作業は人手に頼らざるを得ない．我々

¾

発話 ID
全発話に対し通し番号を付与した．

¾

時間情報タグ発声の開始時刻と終了時刻を付与した．

¾

談話タグ （表２参照）
話し言葉に特有の言語的現象であるフィラー

は人手による対訳アラインメント作業のコストを軽減するために，それを支援するツールを作成した（図 5 参照）．作業者は画面上のボタンをクリックすることにより，対訳対応付けが容易に行える．人
手によって作成された対訳対応データは，ブラウザ上で並べて閲覧することができる．我々は，対訳対応付け作業のためのマニュアルを作成し，（「えー」，「あのー」etc.）や言い淀みについて，談話z

発話単位を対応の最小単位とするタグを付与している．

z

できる限り細かい対応付けを行う

表 3. 独話データベースの基礎統計データ
収録時間
項目
単語数
発話数
（分）

対訳対応

話者
通訳者

英語
日本語
合計
英日
日英
合計
合計

90249
84278
174527266050127991394041568568

8422
6529
14951
25507
16083
41590
56541

695
597
1292
1639
1265
2904
4196

表 4. 対話データベースの基礎統計データ
収録時間
項目
単語数
発話数
（分）

図 5. 対訳対応付け作業支援ツール
話者
通訳者
z

英語
日本語
合計
英日
日英合計合計10785010625821410811677691743
208519422627

14223
16485
30708
15286
13719
29005
59713

1678
1678
3356
1678
1678
3356
6712

音声データファイル
話者の音声と通訳者の音声を多重音声ファイルとして収納

図 6. 収録環境情報ファイル（一部）

している．
¾

独話音声データファイル
１つのセッションにつき英語と日本語からなる１つzの多重音声ファイルを収納した．

フィラーなどの非言語現象のみからなる発話単位や，通訳者¾の省略や補足などで，話者発話に対応先がない発話に対して「対話者 1 人と担当通訳者 1 人の多重音声ファイルを１応先なし」を許容するファイルとし，２つの多重音声ファイルを作成した．など，詳細な対応基準を設け，アノテーション作業の均一化を計った．

z

話者発話テキスト，日英通訳者発話テキストの４つに分け，大規模なデータベースであればあるほど，利用の目的は，多種多現れない情報が重要となる．このため，本データベースの汎用性を考慮し，収録セッションごとに，収録に関する情報を記述したテキストファイル（図 6 参照）を作成した．収録環境情報としては，収録日時，場所，時間，機器，および，発話トピック，話者役割（対文字化データファイル
英語話者発話テキスト，英日通訳者発話テキスト，日本語

4.4. 収録環境情報の作成様なものとなる．目的によっては，音声データや文字化データには対話音声データファイル

データの種類，性質ごとにディレクトリで区分して収納した．
z環境データファイル
独話，および，対話に対し行った全ての通訳に対し，その環境に関する情報を記述したものを１ファイルとして収納した（前掲 図 6 参照）．

話のみ），話者情報，通訳者情報（経験年数）を記載している．

4.5. データの規模
CIAIR 同時通訳データベースは，現在までに，収録時間にして約 182 時間，単語数（日本語は形態素数）にして約 100 万単語を収録している．基礎統計データの独話と対話の内訳を表 3,4 に示す．

4.6. データベースの構成
本データベースは，音声データファイル，文字化データファイル，環境データファイルの３つから構成されている（図 7 参照）．

5. データベースの利用
我々は，データベースを利用し，同時通訳における通訳者発声タイミングや，通訳者を介したコミュニケーションの円滑さなど，通訳現象の個別の現象に着目し分析を行い，同時通訳プロセスの解明を進めてきた．
同時通訳システムの実現においては，通訳単位の決定，訳文の生成，その訳を出力するタイミングなどが重要な課題となる．そのためには，実際の同時通訳者の振る舞いを分析することが有効な手法

ンガルコミュニケーション支援環境における同時通訳技術の有用性を確認している．

CIAIR同時通訳データベース

5.1.3 同時通訳方略の収集
独話

対話

同時通訳は，人間にとって極めて高度な言語処理活動である．同
時通訳における重要なポイントとして，訳出が話者の発話に追従し

英日

環境

日英音声

文字（when-to-say）の問題と，原発話に対してどのような訳を生成する

英語話者発話環境

音声か（how-to-say）という問題ある．通訳者は膨大な訓練によって蓄積文字された訳出方略を駆使している．
実際の通訳者の訳出方略を詳細に，

英日通訳者発話
英語話者発話英日通訳者発話て遂行されなければならないという訳出タイミングに関する制約

かつ大量に調査することにより，同時通訳に有用な訳出パターンを日英通訳者発話

日本語話者発話収集し，それを通訳ルールとして利用することができる．我々は，英日対訳対応データを使用し，同時性を重視するための方略である，順送りによる訳出（文末まで待たずに，文頭からどんどん訳出していく手法），および，短縮（省略）による訳出に該当する訳出パター

図７. CIAIR 同時通訳データベースの構成ンを収集している［11］．さらに，同一の英語講演に対し，複数（最大 4 人）の通訳者の同時通訳データを用いることにより，全く同一の英文に対し，複数の訳出パターンを抽出している．今後も，より多くの発話タイプに対する訳出パターンを収集し，同時通訳システムへの応用を試みる予定である．の１つであり，さらに，分析対象となるデータが大規模であれば，定性的な分析結果を，さらに定量的に検証することも可能である．
本章では，現在までにデータベースを利用して行ってきた主な研究成果について述べ，最後に，本データベースの多分野への応用可能性について触れる．

5.2. 多分野への利用可能性
近年，様々な分野で，同時通訳を対象とした研究が行われている．
そこでは，ある同時通訳データを綿密に分析する定性的研究がなされている．主な事例を以下に示す。
z5.1. データ分析による通訳理論の構築研究における事例¾

5.1.1 通訳者発声タイミングの分析

認知科学・認知言語学
同時通訳は，聞き取った発話を保持しながら，それを同時通訳では，通訳者は話者の発話途中で訳出を開始することか他の言語に変換し，さらに，変換した内容を聴き手に伝ら，話者の発話の一部を通訳単位として捉え，その訳を早い段階でえなければならない．その言語処理の複雑さから，同時訳出していると推測される［5,6］．我々は，本データベースの時間

通訳は，ワーキングメモリ（一時的な記憶機能）の極限情報と対訳対応データを用い，同時通訳の訳文生成タイミングに関レベルでの作業事例として扱われるなど，認知科学，認する調査を行っている［7,8］．

知言語学の分野において，そのメカニズムが広く研究されている［12,13,14］．

通訳者の発声速度，および，訳出開始の遅れ時間を分析し，実際¾の通訳者が行っている英日，及び，日英通訳における同時通訳単位zz

言語学
通訳者の通訳訓練として用いられる，シャドーインと，その発声タイミングについて分析した．その結果，同時通訳において，話者が接続詞を用いたときや，主部グ（shadowing）やサイト・トランスレーション（sightが特定できたときには，即座に訳出できる可能性がある．

translation）などのメソッドを，外国語学習に導入する

訳出可能な情報の量に応じて発話速度を制御することに有益性が研究されている［15,16］．同時通訳者は聞き取った発話を語順に従って順送りに訳出していくこ

より，訳出遅れの少ない訳文生成が可能になる．とから，人間が母国語を聴解するプロセスと類似してことなどを明らかにしている．

おり，第二言語獲得への効果があるとされる．

5.1.2 同時通訳と逐次通訳の時間的な特徴分析同時通訳と逐次通訳という２つの通訳スタイルの比較は，通訳理z

教育における事例論研究の分野において，様々な議論がなされてきた［9］．我々は，近年，大学において，実践的で，高度な専門的資質を有す異言語間対話の効率，円滑さという観点に着目し，データベースをる人材育成を目指し，通訳者を養成するためのカリキュラム用いて分析を行っている［10］．その結果，を設ける大学が増えている．そこでは，通訳理論，通訳技術z

対話時間効率は，逐次通訳を介する対話に比べ，同時通訳を介する対話の効率は大幅に上がる．

z

通訳を介した対話におけるターンごとの話者待ち時間の平均は，英語話者，日本語話者の場合ともに，同時通訳を介することにより，対話の円滑さが大幅に向上する．

ことを明らかにしている．これらによって，より自然なクロスリ論などの講座が設けられている［17］．
このような諸専門分野において，個々の研究成果に対し，さらに定量的な分析を行ったり，より多くのサンプルデータを収集するために，本データベースを活用することができると考えられる．

6. まとめ
本論文では，名古屋大学 CIAIR 同時通訳データベースについて，設計，収集，構築，さらに，利用について述べた．
本データベースの作成目的は，同時翻訳技術の向上と通訳理論の構築であり，今後も引き続き言語処理に有用な各種タグ付けや対訳アライメント作業を行い，データベースの高度化を行う予定である．
また，話し言葉に関する研究の進展にともない，大規模音声言語データベースの需要は，音声言語処理の分野のみならず，認知科学や音声学，言語学に及ぶ諸分野においても大いに高まりつつある．
本データベースにおいても，より広範な研究分野で多面的に活用し，研究領域を超えた意見交換を行い，総合的に進展していくことが望ましい．
CIAIR 同時通訳データベースはすでに公開されている．詳細については以下を参照されたい．
http://www.el.itc.nagoya-u.ac.jp/sidb/

謝辞
日頃，ご指導下さる名古屋大学教授の渡邊豊英先生に深く感謝致します．本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金ＣＯＥ形成
基礎研究費（課題番号 11CE2005「多元音響の統合的理解」代表： 板倉文忠 教授）によります．

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