Title

音声認識アプリを活用したドイツ語発音トレーニング

Author(s)岩居, 弘樹Citation

大阪大学高等教育研究. 3 P.1-P.15

Issue Date 2015-03-31
Text Version publisher
URL

https://doi.org/10.18910/51493

DOI

10.18910/51493

rights大阪大学高等教育研究

3（2014），1­15【原著】

音声認識アプリを活用したドイツ語発音トレーニング
岩居弘樹

German Voice Training with a Speech Recognition Application
Hiroki Iwai
This paper shows the potential of pronunciation practice using a voice recognition system in Germanclass for beginners. The study involves the analysis of the output texts produced by 96 (Summer
Semester) / 93 (Winter Semester) students who practiced reading 5 to 10 German sentences into
Speech to Text (STT) apps such as “Dragon Dictation” for about 30 minutes of each lesson. Analysis of
the output from STT revealed a number of findings. The students tried to have their voice recognized
for an average of 77 to 87 times within 30 minutes. This means that they read more than 300 words
aloud while checking and modifying the position of their mouth and tongue carefully. There is someevidence in the output texts of the exercise that shows that some of the students corrected theirpronunciation successfully without help from their instructor. This exercise also shows that there
are some sentences Japanese students correctly pronounce without any training. On other hand, it
clearly showed that rounded vowels such as “u” are one of the weakest points of Japanese students.
From the patterns of failures the students made in the exercise, the instructor can recognize whatpart of the articulatory organ students should pay attention to, and can give them advice on how theyshould change its form. The results of the exercise suggest that “speak-aloud-practice” using an STT
app gives learners more motivation and concentration than traditional pronunciation exercises that
don’t give students any realtime feedback on the sounds they produce.
Keywords : pronunciation training, speech to text app, iPad, German lesson

1．はじめに分に行うことができるのではないだろうか．
教師が発音の良し悪しを判定する場合には，どうし外国語学習，特にネイティブスピーカーではない教員ても 1 対１での指導になる．複数の学生が同時に発音トが行う授業では，発音練習よりも文法事項の説明に時間

レーニングをすると，学生のアクションに対するフィーを費やしていることが多いのではないだろうか．従来型

ド バ ッ ク を 返 す こ と が 難 し か っ た． こ れ は LL 教 室，の一斉授業では，「30 人クラスで，学生だけが話すとしCALL 教室でのヘッドセットを使ったトレーニングでもても，90 分授業では，一人あたりの発言時間は単純に変わりはない．音声認識や発音解析を活用した英語発音計算して 3 分である」（伊藤・佐藤 1996: p142）という記

トレーニング用のソフトウェアも開発されている（１）が，述のとおり，授業中に学生が声を発する時間はわずかし残念ながら英語以外の言語には対応していない．

かない．しかし，近年注目されている学生主体型の授業

本稿では，初修ドイツ語クラスで，ドイツ語を声にだ

であれば，ICT を活用することで発音トレーニングを十すことに重点を置いた授業の概要と，音声認識システム

所

属：大阪大学全学教育推進機構

Affiliation : Center for Education in Liberal Arts and Sciences, Osaka University, JAPAN
連絡先：iwai@celas.osaka-u.ac.jp
1

を活用した発音トレーニングの実践事例，その特徴を報告し，日本語母語話者の発音の特徴と課題を明らかにすることを目的としている．
2．授業実践と音声認識技術
2.1．授業の概要
本授業は，大阪大学の工学部・基礎工学部の１年生が受講する初級クラス（「地域言語文化演習（ドイツ語）」）
2 クラスで実施した．受講生は前期 96 名，後期 93 名（内再履修者

前期 11 名，後期 7 名）で，再履修者を除き履

修前にドイツ語を学んだ学生はいない．受講者は，「地域言語文化演習（ドイツ語）」と並行して「初級ドイツ語」
で文法を学習する．両クラス間で内容に関する連携は取られていない．
2.2．授業の流れ
本授業では，ドイツ語による口頭表現のトレーニング
を行い，音声を中心にした外国語の学習方法を学ぶことを目的としている．
学生には iPad をひとり１台配布し，以下のアプリやサービスを利用して授業を行っている．
・Dragon Dictation（音声認識アプリ）
・German Word Wizard（合成音声アプリ）
・Quizlet（オンラインフラッシュカードサービス）
・imiwa?（日本語辞書：多言語例文データベースとして利用）
・カメラアプリ（ビデオ撮影用）
・YouTube Capture（ ビ デ オ 撮 影 と YouTube へ のアップロード用）
・ロイロノート（ビデオ編集・スライドショー作成ア
プリ）・ロイロノートスクール（ロイロノートのクラウド
図1

版・後期より使用）

授業の流れ（2014）

・BlackBoard Mobile Learn（授業支援システム用ア割を演じる．授業時間 90 分のうちの 60 分を撮影にあて，

プリ）・BeeDance（協働学習支援システム）

残り 30 分ほどで簡単な編集や YouTube へのアップロー（詳細は巻末参照）

ド作業を行う．
後期は，発音トレーニングのあと，練習で使ったドイ

学生は，トレーニングの成果をグループでビデオ撮影

ツ語を用いて簡単なスライドショーを作りナレーション

することを目標に発音練習や対話練習，シナリオ作成をを吹き込むという活動を中心に行い，12 月初旬と 1 月末

行う．2014 年前期は，授業５回に１回の割合でビデオの 2 度，ビデオ撮影を行った．

撮影を行った．学習活動は３人グループで行い，ビデオ

また授業支援システムを利用して学習内容（オンラ

撮影ではグループ全員がローテーションしてすべての役

イン教材や YouTube へのリンク）を共有し，日誌機能2音声認識アプリを活用したドイツ語発音トレーニング

3．調査方法を使って学生との 1 対１コミュニケーションをとってい

前期は５月から７月の授業の内の８回，後期は 10 月

る．

から本稿執筆中の 11 月 18 日までに 6 回の発音トレーニ
2.3．音声認識アプリについてングを行い，Dragon Dictation の音声認識結果，のべ1260 サンプルを用いて分析を行った．

音声認識は，マイクから入力された音声の解析（音響モデル）に加えて，膨大なデータから導き出された語の音声認識結果は，Dragon Dictation のメール送信機

出現確率とその前後に出現する語の頻度（言語モデル）

能を使い，発音練習記録収集用のメールアドレス宛に送を手がかりに「音声」を「文字」に変換するシステムで信するという方法で記録を回収した（４）．

ある．ネイティブスピーカーの明瞭な発音であれば高い
4．調査結果確率で正しく認識されるが，発音が不明瞭な場合や不自然なスピードで発音した場合，周囲に騒音がある場合な

4.1．発音トレーニング（実際に声を出した練習）の回

どには誤認識が起こりやすい．このような特性から，学数について習者が発したドイツ語が音声認識システムで正しく認識
されテキスト化された場合，その発音は「通じる」発音発音トレーニングの際，学生には，認識結果が表示さ（２）であると考えられる．正しく認識されない場合でも，れるごとに改行するように指示した．認識結果をみながその発音が「正しくない」「通じない」ということを表ら個別指導することを考慮してこのように指示していた

しているわけではないという点には注意したい．

が，このことで学生が実際に練習した回数を計測するこ

ここでは，iOS アプリ Dragon Dictation を利用してとができた．ただし，5 月の段階では改行を入れずに練

（３）

いる

習を続けた学生が数名いたため，実際の練習回数よりも．他にも音声認識アプリは多数あるが，Dragon

少なめの数値がでている．

Dictation は，認識結果が曖昧な場合，別候補を表示さ

練習回数の推移は図 2 のようになっている．統計をとせることができるという長所がある．

り始めた 5 月 13 日の段階では，最も多く練習した学生で
2.4．発音トレーニングの位置づけとトレーニング方法

も練習回数は 77 回であったが，10 月 14 日には平均して87 回程度練習している．

本授業での発音トレーニングは，文としてまとまった発話を繰り返し声に出し，ドイツ語の音に慣れることを

7 月８日，10 月 21 日，28 日に練習回数が下がってい

めざしている．音声認識システムを発音トレーニングにるが，これは課題としたドイツ語が認識させやすかった

取り入れた大きな理由は，発音の結果が学習者が認識でためと思われる．また，6 月 10 日と 10 月 14 日は他の回きる形（＝文字）ですぐにフィードバックされる点にあと比べて練習回数が多くなっているが，6 月 10 日は時間

る．このシステムを 2010 年から実験的に使い始めたが，の表現が中心になっており，10 月 14 日は時間の表現を自分の発音に対する即時フィードバックが練習への意欲含む比較的長い文が課題となっている．
1 回の授業で学生がドイツ語を声にだして練習する回を高める様子を数多く目にしてきた．
本稿で扱う 2014 年度の実践では，3 回め（5 月 13 日）

数に関する過去のデータは見当たらない．そのため，他の授業から音声認識アプリを利用した発音トレーニングの授業と比べて練習量が増加しているとは言えないが，を開始し，ビデオ撮影による成果発表の週を除く毎週実

少なくとも筆者が担当した授業では，これほど声を出し施した．発音トレーニングは授業開始から 30 分程度行って発音練習したことはなかったと思われる．

ている．

トレーニングでは個々の単語ではなく文全体を発音す

学 生 は 課 題 と し て だ さ れ る 5 ～ 10 個 の 文 を， ド イ

るように指示していたが，認識されなかった１語だけをツ語の音声を聴いて確認し，音声認識アプリ Dragon

繰り返しトライする学生もいた．また，課題として提Dictation で正しく認識させるべく繰り返し練習する．

示している文は１語から 14 語までさまざまなバリエー

音声の確認には合成音声アプリ German Word Wizard

ションがあるため，練習回数が声に出した語数とは一致

や音声再生機能のあるフラッシュカードサービス

しない．そこで，学生が実際に発音した語数についてのQuizlet を利用している．課題に使用したドイツ語の一

状況把握を試みた（５）．収集したサンプルから語数を調

覧は巻末にまとめている．

べると，図 3 のような結果となった．
教科書に掲載されているひとつの Dialog が 50 語程度
3

回数

図2

練習回数の推移の長さとすると，30 分の練習時間で Dialog に換算して 5された語と発音しようとした語を比較分析することで，（６）

回～ 6 回程度繰り返し発音していると考えられる

学習者の発音・アクセントの問題点を具体的に捉えるこ．

とができる．

自分の発音の問題点を意識しながら何度も繰り返し声

以下では認識結果の具体例をいくつか提示しながら，に出しているという点が，この練習方法の特徴である．

そこから見える発音の問題点を示す．

授業では練習回数の指示や，認識結果の点数化は行っていないことを考慮すると，「自分の発音を認識させたい」＜ A ＞ N くんの事例からというモチベーションが働いていると予想できる（７）．

10 月 14 日の課題

このような音声認識アプリを使用した発音練習は，
iPad だけでなく，学生が所有しているほとんどのスマー“Woher kommt der Zug?”

トフォンで実施可能であり，PC でも利用可能になりつの練習結果は次のようになっている．網掛けは正しく認

つある．LL 教室や CALL 教室のような大規模な設備が識されている語，アンダーラインは全て正しく認識されなくても実施可能であり，学生が個人で購入した PC やた文を表す．

タブレット端末，スマートフォンを学習に利用すること

Pocher kommt ihr zurück

が主流になると，音声認識アプリは，これからの外国語

Forscher kommt derzeit

学習に有効なツールになりうると考える．

Bücher kommen wir zurück
Borchert abgerundete

4.2．認識結果の個別事例の分析

Woher kommt der zurück

次に，学習者がどのように発音を修正していくか，教Woher kommst du dir zurück

師にはどのようなサポートが可能かについて見てみた

Woher kommt er zurück

い．

Woher kommt der zurück

音声認識システムでは，発音・アクセントをまちがえ

Woher kommt der Zug

た場合，「まちがえた音」がそのまま文字化されるのではなく，「まちがえた音」から推定されるデータベース

最初の試行では “kommt” 以外は正しく認識されていに存在する語が表示される．この点に注意しながら表示ない．5 回目で “woher” と “der” が認識されたが “der”
4音声認識アプリを活用したドイツ語発音トレーニング

語数

図3

発話語数の平均と最大値の推移

はまだ不安定である．8 回目から “der” が安定し，9 回Deine SMS da mit dem Auto zur Uni?（ 文 頭 の目で “Zug” をクリアしている．この課題を１度でも正Fährt が欠落）

しく認識させることができたのは 91 人中 24 人であった

Deine Schwester mit dem Auto zur Uni?（文頭が，ほとんどのケースで “Zug” が問題となっていた．

の Fährt が欠落）

この点については 5.2. で改めてとりあげる．

Deine Schwester mit dem Auto zur Uni?（文頭10 月 21 日の課題 1 ～３は最初の試行で成功し，課題の Fährt が欠落）

４も 2 回目でクリアするなど順調に進んでいたが，課題

Fährt deine Schwester mit dem Auto zur Uni?

9

Deine Schwester mit dem Auto zur Uni?（文頭の Fährt が欠落）

“Fährt deine Schwester mit dem Auto zur Uni?”（８）

では N くんの弱点が見える．

Hört deine Schwester Schwester mit dem Auto

Deine süße gar mit dem Autor zahlen（ 文 頭 の

zur Uni?

Fährt が欠落）
N くんは Schwester が苦手で，何度も “SMS da”

Werte deine SMS da mit dem Auto dort sagen?
Fährt deine SMS da mit dem Auto dort sagenと変換されている．また文頭の Fährt がほとんど認識

die?

されず，“Werte” “Vierte” “Jetzt” “Hört” となったり欠Fährt deine SMS da mit dem Auto zur Uni?

落している．このことから，N くんは唇歯音，特に文頭Vierte deine Schwester mit dem Auto zur Uni?

の [f] 音と [v] 音が苦手だと推測できる．その一方で，多Deine SMS Alarm mit dem Auto zur Uni?（文頭くの学生が苦手な “zur Uni” は比較的早い段階でクリの Fährt が欠落）アしている．

Deine Schwester mit dem Auto zur Uni?（文頭＜ B ＞ Y くんの例の Fährt が欠落）

10 月 14 日の課題 3

Jetzt deine SMS da mit dem Auto zur Uni?
5

“Woher kommt der Zug?”

Weißt dir das Michael mach hat（９）の練習過程は次のようになっている．

Weißt was Michael hat
Weiß dir passen Michael, hat

Woher kommt der zu

Heißt das Michael Schumacher hat

Her kommt er zurück

Weißt du was Michael mach hat

Woher kommt der zurück

Weiß was Michael mach hat

Wo herkommen sehr zurück
Vorher kommen wir zurückのように一部分しか認識させることができていない．

Vorher kommt der zurück

この練習結果を見ると，Weißt が “Heißt” になったり

Woher kommt jetzt“Beißt” になることから [v] 音ができていないことがわ

Wo kommt jetzt

かる．また du が１度だけしかできていないことからおWoher kommt der Zug

そらく円唇後舌狭母音が正しく発音できていないと考え

Woher kommt der Zugられる．さらに文末の macht が “mach hat” や “hat”になっていることから，macht の ch のうしろに本来なY くんも N くんと同じように，“der Zug” が何度もいはずの母音を発音していると想像できる（10）．これに“zurück” と認識されている．一方で，Woher が “Vorher”

ついては授業中に T くんの発音を聞き，母音が混入してとなったり，Wo あるいは her が欠落するケースが見らいることを確認した．

れる．
＜ D ＞ T さん

10 月 21 日の課題 1 ～ 2 は最初の試行で成功，課題 3 は3 回め，課題４は 4 回めでクリアしている．課題 9 は10 月 7 日の課題３の前半

Deine Schwester mit dem Auto zur Uni（ 文 頭Fußball mag ich nicht.

の Fährt が欠落）

ではWerden deine Schwester mit dem Auto zur Uni

Christbaum war ich nicht

Fährt deine Schwester mit dem Auto zur Uni

Fußball mag ich nicht

Werden deine Schwester mit dem Auto zur Uni

Christbäume mag ich nicht

Deine Schwester mit dem Auto zur Uni（ 文 頭Es waren mag ich nichtの Fährt が欠落）

Es war einmal ich nicht

Deine Schwester mit dem Auto zur Uni（ 文 頭Chris Brown mag ich nichtの Fährt が欠落）

Mistkerl ich nicht

Fährt deine Schwester mit dem Auto zur Uni

Das warFährt deine Schwester mit dem Auto zur Uni

Es war der Meinung ich nicht
Festball mag ich nichtのように deine Schwester 以降は問題ないが，N くんと

Essbar mag ich nicht

同様，文頭の Fährt がうまく認識させられない．文頭Festival mag ich nichtの [f] 音の指導が必要であるといえる．

Es war einmal ich nicht
S-Bahn mag ich nicht＜ C ＞ T くんのように，２回目を除き Fußball がまったく認識されていない．Fußball の問題については 5.2, 5.4 で再度扱う．

10 月 21 日の課題１

このように認識結果を観察することで，それぞれの学

Weißt du, was Michael macht?

生が苦手とするドイツ語発音が明らかになる．では，日ではHeißt das macht

本語母語話者である学生にとってどのような音が難しい

Weiß still was Michaelのだろう．以下では，今回の課題文のべ 117 個のそれぞBeißt dir was Michael

れについて，正しく認識させることができた割合を見てHeißt Gel pas Michael

みよう（11）．
6音声認識アプリを活用したドイツ語発音トレーニング

図4

文の長さと認識率

4.3．課題文の認識率について

棒グラフは課題文の語数を表す．課題の中には複数のある課題文について 1 度でも正しく認識させることが文をひとつにまとめているケースもある．図 4 では，こできた学生の割合を，ここではその文の認識率と呼ぶこれらを続けて発音し正しく認識されたケースだけをカウ

（12）

とにする

ントしている．

．認識率は，分母を各回の出席者数で計算

このようなケースを文ごとに分割して認識率を見るしている．
各回の課題文ごとの認識率を時系列に並べると図 4 のと，さらに詳細な傾向をみてとることができる．（表 1）

折れ線グラフになる．毎回課題前半に比べて後半の認識

ここから，10 月 21 日の課題 2 前半の Ich glaube, や，10率が低くなっているが，これは時間の関係で後半の課題

月 28 日の課題２冒頭の Moment は全員が少なくとも 1（13）まで到達できない学生がいたためと考えられる

度はできていることがわかる．また表 1 最後の課題のよ．

うに，課題の後半になるほど認識率が落ちているケース

前期の終盤は全体に高い認識率になっている．練習のもある．

成果とみることもできるが，認識させやすい課題が集中していたという可能性もある．後期に入ってからの課題には，復習のために前期の課題を含めているが，相対的に認識率は上がっている．
7

5．音声認識結果から見える発音上の課題なるのは，前置詞 um の円唇音［u］と von，vor，vier，
fünf，Viertel などの唇歯音［f］である．

課題文の認識率と認識結果を詳細に観察すると，日本
5.2．円唇音 [u] に関連する問題

語母語話者の誤認識の特徴が浮かび上がる．以下では，その特徴的な例をいくつかあげて分析する．

4.2．で指摘した “du” や “Zug”，時刻を表す前置詞
um など，円唇音 [u] を含む語は問題となるケースが多

5.1．時刻の表現は苦手

い．以下具体的に見てみよう．

表 2 をみると時刻の表現を含む文の認識率が相対的に低いことがわかる（14）．

A．um の難しさ
um は時刻を表す前置詞以外に分離前綴り um が含ま

Gegen 11:30 Uhr（halb zwölf）.

れる文もある．

Ich stehe um 6:35 Uhr（fünf nach halb sieben）auf.
（15）

Um 8:20 Uhr （zehn vor halb neun）.

An der vierten Haltestelle steigen Sie bitte um.

の よ う に 読 み 方 を 明 示 し た 場 合 は 順 に 認 識 率 58%，

は 10 月 28 日 と 11 月 18 日 の 2 度 練 習 し た が，1 回 目 は

33%，25% になるが，2%，2 回目は 14% と認識率が低い．一方，um を含む文

Wann kommt er an? — Um 4:45 Uhr.

は zum を含む文よりも認識率が低い．ドイツ語では母Wann fährt er ab? — Um 8:20 Uhr.

音が語頭にある場合は声門を閉鎖した状態から発音されのように読み方が表示されていない場合は 10% 以下にる（声門閉鎖音）が，日本語母語話者にはこれが意識で落ちている．これは時刻表現がまだ定着していないこときていないものと推測できる（表 3）．また，um には 両も理由のひとつと考えられるが，それ以上に特に問題と唇鼻音 [m] の問題もある．

表1
課題番号
W103

W203

W204

W205

W206

W302

W303

W402

例えば 6 月 17 日の記録を見ると，課題文 4

課題を分割した場合の認識率

Um wie viel Uhr gehst du zur Uni?
認識率

において，

Fußball mag ich nicht. Ich mag lieber
Basketball.

36%

Fußball mag ich nicht.

61%

Ich mag lieber Basketball.

73%

Woher kommt der Zug? — Aus Hamburg.

26%

Woher kommt der Zug?

41%のように声門閉鎖音と両唇音の両方が問題となるケース

Aus Hamburg.

91%

Wann kommt er an? — Um 4:45 Uhr.

8%などが散見される．

Wann kommt er an?

82%

Um 4:45 Uhr.

15%

Wohin fährt der Bus? — Nach München.

14%

Wohin fährt der Bus?

70%

Nach München.

43%

Wann fährt er ab? — Um 8:20 Uhr.

8%

Wann fährt er ab?

46%

Um 8:20 Uhr.

Und wie viel Uhr gehst zur Uniのように両唇音ができていないと思われるケース，
Nun wie viel Uhr gehst den Sir Uli

声門閉鎖音も円唇音も授業の際に直接指導すると改善
表2

時刻の表現を含む文の認識率

課題番号

認識率

W608

Gegen 11:30 Uhr（halb zwölf）.

58%

W604

Ich stehe um 6:35 Uhr（fünf nach halbsieben）auf.

33%

16%

S404

Um wie viel Uhr gehst du zur Uni?

25%

Ich glaube, er macht eine Reise nach
Japan.

66%

W606

Um 8:20 Uhr（zehn vor halb neun）.

25%

Ich frühstücke um halb acht.

20%

Ich glaube

100%

S308

Ich stehe um zehn nach halb sieben auf.

13%

er macht eine Reise nach Japan

68%

S307

Am Abend um sechs treffe ich Freunde.

12%

Sag mal, wann kommst du zu mir?

67%

S406

Sag mal99%

S410

Ich bin heute um halb sieben
aufgestanden.

11%

wann kommst du zu mir

74%

W204

Wann kommt er an? — Um 4:45 Uhr.

8%

S409

Ich habe von neun bis elf ferngesehen.

6%

W105

Ich stehe um 6:35 Uhr auf.

3%

W206

Wann fährt er ab? — Um 8:20 Uhr.

2%

S405

Von zehn vor halb vier bis zehn vor fünf
habe ich ein Seminar.

2%

S506

Von halb drei bis vier will ich mit
Freunden Mathe lernen.

1%

Moment. Da gehen Sie immer geradeaus,über die Kreuzung, dann die erste Straße
links.

28%

Moment100%

Da gehen Sie immer geradeaus81%über die Kreuzung

60%

dann die erste Straße rechts2%8音声認識アプリを活用したドイツ語発音トレーニング

表3

zum を含む文の認識率

課題番号

表5

Kannst du das bitte buchstabieren の認識率

認識率

課題番号

67%

S103

W404

Fahren Sie mit der U-Bahn zum
Hauptbahnhof.

W603

Wie komme ich am besten zum
Flughafen?

64%

W504

Das Einkaufszentrum ist einfach zu
finden.

58%

W609

Am Dienstag fahren wir mit dem Bus
zum Stadion.

58%

W401

Wie komme ich von hier zum
Fußballstadion?

48%

W501

Sie wollen zum Theater.

48%

W306

Meine Mutter fährt mit dem Mofa zum
Supermarkt.

39%

S703

Wie komme ich am besten zum
Flughafen?

38%

W406

Können Sie mir sagen, wie ich zum
Tiergarten komme?

34%

W307

Mein Vater fährt mit der U-Bahn zum
Büro.

26%

W310

Am Dienstag fahren wir mit dem Bus
zum Stadion.

18%

認識率
Kannst du das bitte buchstabieren?

11%

Kannst du das bitte

50%

buchstabieren

18%

D．Fußball mag ich nicht.
この文は 5 月 20 日と 10 月 7 日の 2 回課題として出したが，それぞれ 31%，36% と認識率は高くない．これを分割して mag ich nicht だけで調べると，5 月 20 日は 83%，
10 月 7 日は 88% となることから Fußball に問題があることがわかる．練習結果を見ると，Fußball が “Es war”，“Bis bald” となるケースが目立ち，他にも Das war,
Lesbar などのパターンもみられる．
（表 6）Fußball の
誤認識については，ここで問題にしている円唇音 [u] 以
外に，子音 [f]，[b]，[l] についても注意が必要である．
表6

Fußball mag ich nicht の誤認識パターン
5/20

10/7

Fußball mag ich nicht

31%

36%

mag ich nicht

83%

88%

Es war mag ich nicht

20%

23%

Bis bald mag ich nicht

14%

20%

することが多いが，両唇音 [m] はなかなか定着しないという印象がある．
B．Woher kommt der Zug?
4.2 で指摘したように Zug が認識されないケースが目立つ．10 月 14 日の課題には表 4 のように 3 箇所に Zug が

E. その他入っており，いずれの文も認識率は低い．練習結果を調Entschuldigung は練習の成果がみえるもののひとつ

査すると，Zug が zurück（62%）derzeit（26%）Zwerg

だが，語尾の -ung は認識されにくい．一方幹母音 u の（15%）のように認識されているケースが目立つ．いず発音があいまいな場合は Entschädigung のようになる．

れも円唇音 [u] の指導と練習で改善されると考えられる（表 7）

が，Typ（13%）zu（9%）Zell（8%）と認識されたケー

また，du に関してはさまざまなケースがあるため

スのように歯茎破擦音 [z] や 軟口蓋音 [k] に課題がある

パーセンテージをだすことはできないが，die や den にと思われる場合もある．

なったり，欠落したり，あるいは Kannst du が Kansteや Haste になるなどの誤認識が多数見られる．

表4

Zug を含む文の認識率

課題番号

表7

Entschuldigung の誤認識パターン
6/24

10/7

10/14

W203

Woher kommt der Zug? - Aus Hamburg.

認識率
26%

Entschuldigung

41%

50%

82%

W209

Wann kommt der Zug aus Stuttgart an?

22%

Entschuldigen

45%

44%

40%

W210

Wann fährt der nächste Zug nach
Bremen ab?

10%

Entschuldige

27%

30%

25%

Entschädigung

8%

10%

3%

Entschädigen

22%

20%

11%

C．Kannst du das bitte buchstabieren?
こ の 文 の 認 識 率 は 11% と 低 い． し か し こ の 文 を ２

円唇音 [u] の発音の難しさは，[u] の直前に来る子音つに分割して調べると表 5 のような結果になる．これとの関係も考慮して指導する必要があると思われるが，を見ると，Kannst du das bitte まではできているが，これについてはさらなる検証が必要である．

buchstabieren ができなかったケースが多いことがわかる．

9

5.3．ウムラウトの問題について

表9

auf の誤認識パターンの推移
6/10

10/7

auch

71 件

39 件

30 件

aus

55 件

12 件

10 件

ドイツ語学習をはじめて１ヶ月ほどの段階で行った最初の発音練習では，興味深い結果が出ている．5 月 13 日の記録をみると

11/18

く，語尾の auf にある場合も散見される．特に auf が“Mein Name ist Thomas Müller ”

auch や aus と認識されているケースが目立つ．
（表 9）と正しく認識されたものが 134 件（60 人）ヒットするが，また数字 vier についても唇歯音 [f] がネックになって

Müller を除いたいるケースがある．

“Mein Name ist Thomas “で検索すると 510 件（86 人）になる．このことから学生

6 月 24 日の課題にあるたちは Müller の発音ができないことがわかる．Müller

Von halb drei bis vier will ich mit Freunden Matheに相当する部分を観察すると以下のように認識されていlernen.

る．（表 8）の bis vier が bisher と誤認識された学生は 18 人（22%），
ヒット数 51 件であった．その他件数は少ないが，bis

表8Mein Name ist Thomas Müller の誤認識パターン

hier, bis ja, bis mir, bis wir というケースも見られた．

ヒット数

認識 /
誤認識率

なお bis wir は v を [f] ではなく [v] で発音したためだと

Mein Name ist Thomas Müller

134

65%

Mein Name ist Thomas mir

144

40%

Mein Name ist Thomas Miller

55

29%

Mein Name ist Thomas Mira

25

16%

Mein Name ist Thomas Miura67%推測できる．
5.5．h にまつわる問題
7 月 8 日の課題
Hier immer geradeaus

5 月 13 日 の 段 階 で は ま だ u-Umlaut の 発 音 に つ い ては認識率は 67% と比較的高いが，認識結果を見ると hierは解説しておらず，練習もしていないが，練習記録にが正しく認識されていないケースが多く見られる．（表Muller や Mola という認識結果がないことから，学生

10）

は u-Umlaut を [i] に近い音として認識し発音している
表 10と考えられる．この点だけを根拠に判断することはでき
ないが，ウムラウトについては学生の耳を信じて音から発音学習を始めることは意義があるかもしれない．
なお，同じ文で，hier の誤認識パターン
ヒット数

誤認識率

Ja immer366

74%

ich ja immer

58

38%

Sehr immer

55

29%

Mein Name ist Thomas wiederと認識された学生が 10 人，
これは，hier をおそらく日本語で「ひやー」と発音

Mein Name ist Thomas Weberと認識された学生が 8 人いたが，いずれの場合もここでしているためではないかと考えられる．つまり ie が極は短母音である ü を長母音として発音したための誤認

端に短い，あるいは [e] に近い音になっていると想像で識であったと考えられる．

きる．
また ich ja immer となっているケースは，無声声門5.4．f 音にまつわる問題

摩擦音 h が ch 音になっているためと推測される．

表 1 で紹介した時間の表現を含む文のうち6．学生の声

6 月 10 日の課題 7
Ich stehe um zehn nach halb sieben auf.

このようになかなか正しく認識されない状態のなかで10 月 7 日の課題 5

練習を重ねているが，学生たちは音声認識を使った練習

Ich stehe um 6:35 Uhr auf.

に対して次のような感想を述べている．

11 月 18 日の課題 4
Ich stehe um 6:35 Uhr（fünf nach halb sieben）auf.

ドラゴンでやっていたように何度も何度も復唱するについては，誤認識の原因が時刻表現の部分だけでな
10音声認識アプリを活用したドイツ語発音トレーニング

ことはとてもいいやり方だと思いました．何度もいきた．副次的なメリットになるが，1 クラス 50 人近くいうことで発音もわかるしドイツ語を覚えることにもる学生ひとりひとりに声をかけるチャンスが生まれたこ

役立ちました．実際ワールドカップでドイツの監督とはありがたい．
音声認識システムは，人間に比べて曖昧な発音に対すのインタビューで単語レベルですが少しだけでも聞る許容範囲が狭い．ネイティブスピーカーが聞いた場合

き取ることができました．
（工学部１年男）には，前後関係から意味や発話意図を推測し，曖昧な発Dragon で自分の発音を先生に見てもらわなくても音を修正して受け入れるが，音声認識システムには意味

きちんと修正することができてとても便利だったでをベースにした誤り訂正の仕組みは入っていない．そのす．（工学部１年男）

意味で，ネイティブスピーカーよりも厳しい判定になる．

一 番 実 感 し た の は， ド イ ツ 語 が 口 か ら 流 れ る よ

自分の発音が認識されないことを音声認識システムのう に 出 る と い う こ と で あ る． 例 え ば，Treffen

せいにする学生もいるが，今回の認識率のデータをみる

wir uns um eins bei mir vor dem Haus. や Dasと，これは正しくないといえるだろう．

Fußballspiel gibt es am Sonntag in einer Woche.

授業への導入には，「判定の厳しさ」と「認識率」のなどの文は最初は，意味は解らず，しかしながら，両方を念頭に置きながら，学生のモチベーションを下げスラスラと発音できるという英語では考えられないるようなことがないように注意したい．

状態になっていた．そして，意味は後から覚えたの今回の取組から，牧野（2013: p122）が述べているよだが，その作業は遥かに簡単に感じた．

うな「音を意識せずに」外国語を話しているという状況

次に思ったのは，記憶が比較的長い間持続するといは改善することができたと思われる．
分析すべきデータは多数残っている．分析方法についうことだ．自分でも信じられないが，今でも最初のビデオのシナリオをスラスラと発音できる．

ても今回の方法が妥当かどうかは検討の余地がある．しそして最後に，何より実際に発音するのが楽しいと

かし，毎回の発音練習に積極的に参加している状況を見いうことがこの授業の最大の良い点だと思う．机にる限り，学生のモチベーションが維持されていると考え

座ってペンをガリガリ動かしているだけでは，あまて良いだろう．またその成果はビデオ撮影というタスク

りにも退屈でおそらくドイツ語のワンフレーズさえにも反映されている．発音練習とビデオ撮影に関しては

スラスラ発音できていないだろう．
（基礎工学部１

別の機会に譲りたい．

年男）“声に出して覚える” ことの大切さを学びました．

本研究は科研費・基盤研究（C）（24520618）の助成を

僕自身，暗記が大の苦手なのですが，なぜか先生の受けたものである．

授業で習ったことは次の週にも覚えているという現This work was supported by MEXT KAKENHI Grant

象が起こりました．それはやはり，声に出していた

Number 24520618.

からでした．家での学習で暗記科目をする場合も，声に出していきたいと思います．
（工学部・１年・

受付 2014.12.16 ／受理 2015.02.09

男）
注釈
7．おわりに（1） Hoya 製「GlobalvoiceCALL」，Advanced Media, Inc.

以上見てきたように，音声認識システムを授業に導（2） 多少不正確な発音でも言語モデルによる補正が行われ，正「 AmiVoice® CALL -pronunciation-」など．
しいドイツ語として認識されることもあるので，必ずしも入することによって，学生が自分の発音を自分自身で「正しく発音された」とはいえない．

チェックし修正することができるようになり，能動的な（3） Dragon Dictation は 2009 年末に公開され，筆者は 2010 年

発音練習が可能になった点は強調しておきたい．また，から Apple 社の iPod touch にインストールして授業実践

全員が並行して自分のペースで発音練習をすることがででの検証を始めた．
（4） 当初は送信忘れや誤送信などもあったが，現在では 100%

きるため，教師は巡回しながら個別指導を行うことがで
11

回収されている．2012 年までは学習者の練習を観察しな

たドイツ語の授業の一例～」大阪大学大学教育実践セン

がら認識結果の特徴を記録をしていたが，2013 年度は課

ター「創造と実践」7， pp18 - 25，2008.

題文をプリントで配布し，認識結果を記入して回収すると

岩居弘樹「iPad を活用したドイツ語アクティブラーニング」, 大いう流れで記録を収集した．これにより認識結果に関する

阪大学大学教育実践センター紀要 8, pp.1-8，2012.

多くの特徴をつかむことができた．しかし，誤った認識結岩居弘樹「音声認識アプリを活用したドイツ語発音練習の試

果を学生が書き写すことの意義や書き写された記録の正確み」大阪大学高等教育研究 01, pp.51 -58, 2013.

性など解決すべき問題点が残っていた．

岩居弘樹「iPad を活用した学生によるビデオ撮影」中国語教育（5） 語数は音声認識の結果をもとに計算した．分離前綴りは１

第 12 号 , pp. 38 - 45, 2014.

語として，時間の表現はアルファベット表記した場合の語

岩居弘樹「音声認識アプリを用いたドイツ語発音学習の実践と数としている．ただし，本来１語のはずが誤認識されて 2

検証」大阪大学高等教育研究 02, pp.11 - 18, 2014.

語以上になったり，全く認識さずに空白になるケースもあ牧野眞貴「学生が効果的に感じる英語発音トレーニングの実践るため，実際の練習回数とは多少の誤差がある．

報告」外国語教育フォーラム第 12 号（関西大学）, pp.121（6） 初級文法の教科書で例示される Dialog だと 20 ～ 30 語程度- 134, 2013.

であろう．

使用したアプリ・サービスの詳細（7） 発音トレーニングへのモチベーションについては今後の研究課題としたい．

Dragon Dictation（8） Dragon Dictation では，“Fragezeichen” と発音すること

Nuance Communications, Inc.が開発した iOS 用音声認識アプリ

で “?” が表示される． N くんは，10 月 14 日の練習ではまhttp://japan.nuance.com/dragonmobileapps/apple/dictation.

だ “Fragezeichen” を試していないが，10 月 21 日からはhtml使用している．

German Word Wizard
L’ Escapadou が開発した iOS 用合成音声アプリ（9） Y くんは，課題文後半の Aus Hamburg までを通して練習していた．ここでは後半部分を省略して提示している．

http://lescapadou.com/（10）T くんを含め 18 人（クラスの約 2 割）に同様のケースが認

Quizletオンラインフラッシュカードサービス

められた．
（11）7 月 15 日の後半および 7 月 21 日は，「ビデオ撮影のシナリ

http://quizlet.com/

オからまだ十分に発音練習できていないと思う文をグルー

imiwa?

プでピックアップして練習してください」と指示し，それiOS 向け日本語辞書アプリ

ぞれ５ないし 10 個の文を練習した．そのため，認識率のhttp://www.imiwaapp.com/

統計からは外している．

多言語例文データベース Tatoeba Project のデータをベースに作られている．

（12）偶然認識させることができたというケースも含まれると思われるが，偶然かどうかは記録だけでは判別することはで

http://tatoeba.org/

きない．

YouTube Capture
ビデオ撮影＆ YouTube へのアップロード用アプリ（13）各学生がどの課題文まで練習できたかは把握できていな
い．

https://www.youtube.com/capture
ロイロノート（14）課題文は Dragon Dictation で正しく認識された際に表示

ビデオ編集・スライドショー作成アプリ

される形式で提示している．たとえば時刻の表現では，Gegen halb zwölf.

→ Gegen 11:30 Uhr.

Ich stehe um fünf nach halb sieben auf. →http://loilo.tv/jp/product/ipad_edu_note
ロイロノートスクール

Ich steheum 6:35 Uhr auf.

ロイロノートのクラウド版・後期より使用のように “Uhr” を入れた形で表示される．

http://n.loilo.tv/ja（15）課題に Um 4:45 Uhr のように記載されている場合，数字BlackBoard Mobile Learnの読み方，時間の表現を忘れ，“um Viertel vor fünf” と発大阪大学 CLE 用アプリ

音できなかった可能性もある．

大阪大学では導入している授業支援システム Blackboard を利用している
http://www.blackboard.jp/

参考文献

BeeDance

伊藤裕紀子・佐藤修子「授業分析―ドイツ語授業の改善をめざ

SCSK が開発した iPad 用協働学習支援システムして―」北星論集（文）第 33 号 , pp.137 - 151, 1996.

https://www.scsk.jp/product/common/bee/

岩居弘樹「まねる・とる・ふりかえる～ビデオ撮影を取り入れ

12音声認識アプリを活用したドイツ語発音トレーニング【資料】
発音練習で使用したドイツ語と認識率
課題番号

認識できた
人数

出席者数

認識率

5 月 13 日
S101

Ich bin Schmidt.

4292

45.65%

S102

Mein Name ist Thomas Müller.

60

9265.22%

S103

Kannst du das bitte buchstabieren.

1192

11.96%S104

Ich komme aus Deutschland, aus Berlin.

85

9292.39%

S105

Ich wohne jetzt in München.

30

92

32.61%

S106

Sprichst du Deutsch?

549258.70%

S107

Ich spreche Japanisch Englisch und ein bisschen Deutsch.

209221.74%

S201

Wie ist deine Handynummer?

26

83

31.33%S202

Was für Sport machst du?

15

83

18.07%

S203

Spielst du gern Fußball?

1283

14.46%

S204

Ich spiele gern Tennis.

4383

51.81%

S205

Fußball mag ich nicht. Ich mag lieber Basketball.

26

83

31.33%

S206

Ich sehe gern Fußballspiele an.

5

83

6.02%

5 月 20 日

6 月 10 日
S301

Wie viel Uhr ist es jetzt?

8092

86.96%S302

Es ist Viertel vor zehn.

50

9254.35%S303

Es ist fünf vor elf.

339235.87%

S304（11 時 45 分です）＊ Es ist 11:45 Uhr.

38

92

41.30%＊

S305（12 時 25 分です） Es ist 0:25 Uhr.

18

92

19.57%

S306（4 時 15 分です）＊ Es ist 4:15 Uhr.

25

9227.17%S307

Ich stehe um zehn nach halb sieben auf.

1292

13.04%

S308

Ich frühstücke um halb acht.

18

92

19.57%

S309

Hast du heute Abend gegen acht Zeit?

35

92

38.04%＊

S304, S305, S306 については日本語のみ提示した
6 月 17 日

S401

Am Vormittag besuche ich Vorlesungen.

2

83

2.41%

S402

Morgen halte ich ein Referat.

34

83

40.96%S403

Was hast du am Dienstag vor?

50

8360.24%

S404

Um wie viel Uhr gehst du zur Uni?

21

8325.30%S405

Von zehn vor halb vier bis zehn vor fünf habe ich ein Seminar.

2

83

2.41%

S406

Am Abend um sechs treffe ich Freunde.

10

83

12.05%

S407

Wann frühstückst du morgen?

7

83

8.43%

S408

Was hast du am Mittwoch gegen neun gemacht?

7

83

8.43%

S409

Ich habe von neun bis elf ferngesehen.

5

83

6.02%

S410

Ich bin heute um halb sieben aufgestanden.

983

10.84%

S501

Hast du Hunger?

53

84

63.10%

S502

Lass uns etwas essen.

638475.00%

S503

Entschuldigung.

35

8441.67%

S504

Ich muss heute nicht in die Uni gehen.

3484

40.48%

S505

Kannst du mitkommen?

51

84

60.71%S506

Von halb drei bis vier will ich mit Freunden Mathe lernen.

1

84

1.19%

S507

Möchtest du zusammen Lineare Algebra lernen?

5

84

5.95%

6 月 24 日

7月8日
S601

Wo ist der nächste Supermarkt?

79

89

88.76%S602

In der Hauptstraße an der Ecke.

78

8987.64%

S603

Wie komme ich dahin?

86

89

96.63%

S604

Hier immer geradeaus.

60

8967.42%

S605

Dann rechts.

68

89

76.40%

13

課題番号

認識できた
人数

出席者数

認識率

S606

Hier immer geradeaus, dann rechts.

46

89

51.69%S607

Die Bibliothek ist auf der linken Seite das zweite Haus.

57

8964.04%

S608

Wie lange dauert es?

74

89

83.15%

S609

Etwa 10 Minuten.

588965.17%

7 月 15 日
S701

Wo ist das nächste Restaurant?

63

88

71.59%

S702

In der Einkaufsstraße an der Ecke.

61

8869.32%

S703

Wie komme ich am besten zum Flughafen?

33

88

37.50%

S704

Vielen Dank.

73

88

82.95%

S705

Gern geschehen.

428847.73%

S706

Vielen Dank. — Gern geschehen.

318835.23%

S707

In der Poststraße auf der rechten Seite.

47

88

53.41%

10 月 7 日
W101

Entschuldigung.

45

90

50.00%

W102

Vielen Dank. — Gern geschehen.

3390

36.67%

W103

Fußball mag ich nicht. Ich mag lieber Basketball.

32

90

35.56%

W104

Möchtest du zusammen Lineare Algebra lernen?

990

10.00%W105

Ich stehe um 6:35 Uhr auf.

3

90

3.33%

W106

Was hast du am Dienstag vor?

2290

24.44%W107

Am Vormittag besuche ich Vorlesungen.

4

90

4.44%

W108

Wo ist das nächste Restaurant?

31

9034.44%

W109

In der Einkaufsstraße an der Ecke.

2390

25.56%

W110

Wie komme ich am besten zum Flughafen?

4

90

4.44%

10 月 14 日
W201

Entschuldigung.

77

91

84.62%

W202

Danke schön. — Keine Ursache.

52

9157.14%

W203

Woher kommt der Zug? — Aus Hamburg.

24

91

26.37%

W204

Wann kommt er an? — Um 4:45 Uhr.

7

91

7.69%

W205

Wohin fährt der Bus? — Nach München.

13

91

14.29%

W206

Wann fährt er ab? — Um 8:20 Uhr.

7

91

7.69%

W207

Wie fährst du nach Frankfurt? — Mit dem Auto.

25

91

27.47%

W208

Und wann kommst du an? — Gegen 11:30 Uhr.

4

91

4.40%

W209

Wann kommt der Zug aus Stuttgart an?

2091

21.98%

W210

Wann fährt der nächste Zug nach Bremen ab?

9

91

9.89%

10 月 21 日
W301

Weißt du, was Michael macht?

41

82

50.00%W302

Ich glaube, er macht eine Reise nach Japan.

54

82

65.85%

W303

Sag mal, wann kommst du zu mir?

55

82

67.07%

W304

Wie wäre es am Montag Abend?

63

82

76.83%

W305

6:40 Uhr wäre gut. — In Ordnung.

2

82

2.44%

W306

Meine Mutter fährt mit dem Mofa zum Supermarkt.

32

82

39.02%

W307

Mein Vater fährt mit der U-Bahn zum Büro.

21

82

25.61%

W308

Mein Bruder fährt mit dem Fahrrad zur Schule.

24

82

29.27%

W309

Fährt deine Schwester mit dem Auto zur Uni?

1882

21.95%W310

Am Dienstag fahren wir mit dem Bus zum Stadion.

1582

18.29%

10 月 28 日
W401

Wie komme ich von hier zum Fußballstadion?

40

83

48.19%

W402

Moment. Da gehen Sie immer geradeaus, über die Kreuzung, dann die
erste Straße links.

2383

27.71%W403

Die U-Bahnstation ist auf der rechten Seite…, nein, auf der linken
Seite.

30

83

36.14%

W404

Fahren Sie mit der U-Bahn zum Hauptbahnhof.

56

83

67.47%

W405

An der dritten Haltestelle müssen Sie aussteigen.

18

83

21.69%

W406

Können Sie mir sagen, wie ich zum Tiergarten komme?

2883

33.73%

W407

Tut mir leid, das weiß ich auch nicht.

45

8354.22%W408

Der Ausgang ist in der Fahrtrichtung rechts.

1983

22.89%

14

音声認識アプリを活用したドイツ語発音トレーニング
課題番号

認識できた
人数

出席者数

認識率

W409

An der vierten Haltestelle steigen Sie bitte um.

2

83

2.41%

W410

Da nehmen Sie die Einschienenbahn Richtung Flughafen.

0

83

0.00%

W501

Sie wollen zum Theater.

40

84

47.62%

W502

Lassen Sie mich überlegen.

708483.33%

W503

Das ist ganz einfach.

82

84

97.62%W504

Das Einkaufszentrum ist einfach zu finden.

49

84

58.33%

W505

Sie gehen am besten geradeaus, so ungefähr 200 Meter.

44

8452.38%

W506

Am Ende der Straße biegen Sie nach links ab.

56

84

66.67%

W507

Sie folgen der Straße für etwa 10 Minuten.

3884

45.24%W508

Die Kreuzung überqueren Sie und dann sehen Sie eine Bushaltestelle.

1284

14.29%

W509

Gehen Sie die Treppe hoch.

4284

50.00%

W510

Fahren Sie die Rolltreppe runter.

22

84

26.19%

11 月 11 日

11 月 18 日
W601

Wo ist das nächste Restaurant?

79

83

95.18%

W602

In der Einkaufsstraße an der Ecke.

75

8390.36%

W603

Wie komme ich am besten zum Flughafen?

53

83

63.86%

W604

Ich stehe um 6:35 Uhr（fünf nach halb sieben）auf.

27

83

32.53%

W605

Wann fährt der Bus ab?

46

8355.42%

W606

Um 8:20 Uhr（zehn vor halb neun）.

21

83

25.30%

W607

Wann kommst du an?

68

83

81.93%

W608

Gegen 11:30 Uhr（halb zwölf）.

48

83

57.83%W609

Am Dienstag fahren wir mit dem Bus zum Stadion.

48

83

57.83%

W610

An der vierten Haltestelle steigen Sie bitte um.

1283

14.46%W611

Da nehmen Sie die Einschienenbahn Richtung Flughafen.

1

83

1.20%

課題として学生に提示した通りに表記している．
時刻の表現については，前期はアルファベットで示しているが，後期はドイツ語正書法に従い um 6:35 Uhr のように表示した．

15