2023年度日本認知科学会第40回大会

P3-061A

認知モデルを利用した個人の音韻意識の推定：音声フィルタを用いた評価手法の検討

Estimating individual phonological awareness using
cognitive models: an evaluation method using audiofilters
西川 純平 † ，森田 純哉 †Jumpei Nishikawa, Junya Morita†

静岡大学

Shizuoka University
nishikawa.jumpei.16@shizuoka.ac.jp

概要を検討する．

Language development is supported by phonologi-2.

cal awareness, which is related to attention to phonological aspects of spoken language. We aim to develop a system that supports phonological awarenessformation using cognitive models. The user’s phonological awareness is estimated as a preference for amodel through interaction with a system equippedwith multiple cognitive models. This paper examines
an experimental design with adult subjects to evaluate this estimation method. Audio filters are applied
to the system output (word utterances) to simulate
an immature language learner. Using the system withaudio filters, we test the hypothesis that audio filters
affect model preferences. Preliminary results with twoを用いた音韻意識のモデルがすでに実装されている[2]．このモデルは，ACT-R が持つ一般的な記憶検索のメカニズムを音韻意識と対応づけることで，未熟な音韻意識に対応づけられるしりとり中の誤りを表現した．具体的には，モデルが持つモーラ1 の記憶には類似度が設定される．しりとりのように，モーラをキューとして単語を検索する際には，モーラ間で設定された類似度により，「似た音を取り違える」誤りが発生する．さらに，このモデルは ACT-R のパラメータを調整することでバリエーションを持つ．たとえば，モーラ間の類似度計算方法や，類似度の影響の大きさに対応する係数 P の値が操作されている．このパラメー

participants indicate the influence of the filters on the

タ調整により，一部のモデルは，子音脱落のような子

user’s model choice. Further experiments with moreどもに見られる特定の誤りに対応づけられている．

participants are needed to test the hypothesis.

図 1 は音韻意識形成支援システムの概観である．こキーワード：認知モデリング，音韻意識，ACT-R

1.

システム

先行研究において，認知アーキテクチャACT-R[1]のシステムには，先行研究に基づいた複数の音韻意識はじめにモデルのバリエーションが搭載される．システムは，単語選択制のしりとり（モデルの提示する選択肢から言語学習者（子どもや第二言語学習者）は，その言適切な単語を選び取ること）を提供する．ユーザの音語学習の過程においてさまざまな困難に直面する．言韻意識が，システムとの単語選択制しりとりを通して語が発達する過程の一部は，音声言語における音素や推定されると想定する．たとえば，子音脱落のようなリズムなど音韻的側面への注意に関係する音韻意識と音韻処理の困難を抱える学習者は，自身と同様の傾向いう能力に支えられるとされる．音韻意識のような直を有するモデルの誤りに気づかず，そのモデルへの選接観察できない人の内部プロセスを理解・予測するた好が生じることが考えられる．

めには計算機モデルの構築が有効である．このような考えから，著者らは，計算機モデルを活用した音韻意識の形成を支援するシステムの開発に取り組んできた．本研究では，この長期的目標の実現に向け，著者らが提案してきた計算機モデルを利用した個人の音韻1 音の単位のひとつ．継続時間によって定義される [3]．日本語はこれを単位として処理される．

意識を推定する手法を評価するのための実験デザイン

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案する回答候補単語は，音声ファイルを再生することシステム

model 2でシステムから出力される．モデルの語彙 2,000 単語

しりとり課題model 1についてテキスト読み上げサービス Amazon Polly4 をたいよう→○○○

利用して音声ファイル（mp3）を用意した．

回答候補

model 3model 4

うしくり

個別の誤りに対応するモデル群

システムの出力（モデルの回答候補単語の読み上ようぐるとげ）に音声フィルタが適用されることは，誤った発声たらの音声ファイルを用いることで実現できる．音声ファイルを作成する際，正しく語彙を発声する音声ファイ対応づけ

図1

ルに調整を加え，語彙を誤って発声する音声ファイル

システムのイメージ．ユーザが単語選択制しりを用意する．今回の実験では，複数の学習者個人のとりをプレイするなかで音韻意識が推定される．単語特性におけるモデルの選好を調査するため，2 種類のは例．

発声の誤りパターンを用意した．誤った発声の音声
ファイルは，モデルの語彙 2,000 単語について，語頭1 モーラおよび語尾 1 モ―ラを置換することで得られる．モーラ置換規則は以下の手順で作成される．

1. 2 つのモーラの全組み合わせについて類似度を計算し類似度ランキングを作成する．この類似度計
算はモデルが持つ類似度テーブルに等しく 2 種類

図2

作成される (Concat/Ave)．

実験コンセプト．無意味単語による単語選択制

しりとり．システムの出力にフィルタをかけることで，個人の音韻意識の特性を模擬する．音声フィルタの例は Concat ベースフィルタを適用したもの．

3.

実験デザイン

図 2 に実験のコンセプトを示す．この実験において，モデルのパラメータはモーラ類似度の計算方法で 2 水準 (Concat vs. Ave) 2 と類似度の影響度合 P で 2 水準(10 vs. 30) で変更され，計 4 体のモデルがシステム

2. 日本語辞書 [4] に収録された全単語から音素の出現頻度を数え，モーラの頻度ランキングを作成する．
3. モーラ類似度ランキングの上位から順にモーラのペアを取り出し，モーラ頻度ランキング低順位のモーラから高順位のモーラへ置換する規則を追加する．ただし，連鎖する変換を防ぐため，現在の高順位モーラから変換する規則がすでに存在する場合は，現在のモーラペアを無視する．
モーラ置換規則の例を表 1 に示す．表 2 は，この規則によって作成された誤発声の例である．正しく発声に搭載された．さらに，この実験では，リクルートコストの観点から，言語学習者（子どもや第二言語学習者）ではなく，日本語を母語とする成人を対象とする．
参加者がシステムと行う単語選択制しりとりの最中において，システムの出力（モデルが提案する単語）にされる音声ファイルとふたつの誤って発声される音声ファイルについて，ひらがな表記と国際音声字母表記を示した．なお，日本語のモーラ（ひらがな）に対する国際音声字母は，日本語辞典に記載の対応表 [5] を参考にした．

音声フィルタを適用することで，音韻処理（とくに聞き取り）が未成熟な言語学習者の状態を模擬する．こ

予備実験の設定に基づいて，音声フィルタ（つまり学習者個人4.

する．

参加した．音声フィルタ（に模擬される学習者個人の生成された無意味単語 2,000 個を語彙として有するとるために，2 種類の音声フィルタについてそれぞれ 30これまでに述べた実験設定に基づいた予備的な調査の特性）がモデルの選好に影響するという仮説を検証について報告する．静岡大学情報学部男子学生 2 名がモデルは，100 種類のモーラを 3 つ結合することで特性）がモデルの選好に影響するという仮説を検証す仮定する3 ．単語選択制しりとりにおいてモデルが提分間の単語選択制しりとりを実施し，システム中の各モデルが選択された回数を調査した．

2 詳細は先行研究 [2] を参照．類似度計算のためモーラをベクトル化する際，モーラに含まれる音素を結合 (Concat) するか，平均(Ave) するかが異なる．
3 濁音・半濁音・拗音を含む．語頭に存在し得ない「ん」は，生成に利用したモーラから除外した．モーラの出現頻度は，日本語の辞書 [4] に登場する頻度に基づく．
4 https://aws.amazon.com/de/polly/

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表 1 誤発声ファイルを作成するためのモーラ置換規則の例．2 種類のモーラ類似度に基づくふたつの置換規則について，それぞれ上位 5 つを例として示す．
順位

12
3
45

Concatじゅ→ しゅAve

ひゃ→ はにょ→ にゅ

ぎゃ→ きゃりょ→ りゅぎょ→ きょみゅ→ にゅず→ず······

ぎゅ→ きゅひょ→ ほ···

表 2 音声ファイルの例

フィルタタイプ

ひらがな

Concat ベースフィルタ

ちどうオリジナル

Ave ベースフィルタてどおてどう

図 3 予備実験の結果．縦軸は参加者の誤答選択数がIPAモデルの誤答数に占める割合を示す．

te do otSi do W

果を踏まえてシステムのブラッシュアップをした後，

te do W

システムが本来対象とする言語学習者を対象とするシステム評価実験を実施する．

結果を図 3 に示す．各系列はモデルに対応する．モデルが持つ類似度テーブルごとに値を集約（類似度の文献影響度合 P について合算）した結果を示している．横軸に参加者および音声フィルタの条件が並ぶ．縦軸は[1] Anderson, John R, (2007) “How can the human

参加者の誤答選択数がモデルの誤答数に占める割合をmind occur in the physical universe?”: Oxford
University Press.
[2] Nishikawa, Jumpei and Morita, Junya, (2022)

示す．つまり図の最右にある青バーは，Concat ベー

スフィルタ条件の 30 分間のしりとりにおいて，参加者 A が Concat テーブルのモデルを選択しつつ誤答し“Cognitive model of phonological awareness focusing on errors and formation process throughShiritori,” Advanced Robotics, Vol. 36, No. 5-6,
pp. 318–331.
[3] Port, Robert F., Dalby, Jonathan, and O’Dell,た回数を分子と，同条件で Concat テーブルのモデルが誤答した回数を分母とした割合の値である．

この図から，フィルタ間でモデルの選択されやすさが異なることが読み取れる．つまり，Concat 条件におけるモデル間の差より，Ave 条件におけるモデル間Michael, (1987) “Evidence for mora timing inJapanese,” The Journal of the Acoustical Society of America, Vol. 81, No. 5, pp. 1574–1585.の差が大きい．このことは音声フィルタ（に模擬される学習者個人の特性）がモデルの選好に影響するとい[4] 天野成昭・小林哲生， (2008) “基本語データベーう仮説と整合的である．

5.

ス: 語義別単語親密度”，学習研究社．
[5] 松村明， (2006) “大辞林第三版”，三省堂．

まとめ[6] 長井志江， (2016) “自閉スペクトラム症の特異な視覚世界を再現する知覚体験シミュレータ”，

本稿では，個別化認知モデルを用いた音韻意識形成支援システムの実現に向け，音声フィルタの適用に精神看護, Vol. 19, No. 1, pp.59–63．

よって成人を参加者としてシステムの実現性を評価する実験デザインを検討した．本稿の結果は予備的なものであり，参加者数を増やした実験による検証が必要である．

今後は，音声フィルタの設定を吟味することも重要になる．困難を抱える子どもの特性（自閉スペクトラム症の特異な知覚）を再現する研究 [6] を参考に，知見に基づくフィルタを作成することで，より現実の困難に対応づいた検証が可能になる．これらの実験の結780