2022年度日本認知科学会第39回大会

O3-004A

聴覚特性を模擬するフィルターを用いた音韻意識形成のモデルベース
支援に関する検証

Preliminary validation of a model-based support forphonological awareness formation using filters tosimulate auditory sensory issues
西川 純平 † ，森田 純哉 †Jumpei Nishikawa, Morita Junya†

静岡大学

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

概要

まく支援するためには，その子ども個人の認知特性に配慮し，これまでの知見に基づいた方法による支援を音声の認識を支える音韻意識が未熟なとき様々な発行うことが重要である [15]．

話の誤りが表れる．本研究は，個人に対応づけた認知本研究では，音韻意識の形成を支援するシステムをモデルを用いて個人の誤りパターンを推定するシステ

ムを提案する．本稿では，成人を対象とし，音声フィ提案する．支援システムには，人の内部プロセスに対定で予備的検証を行なった．結果として，特定の音声過程で見られる発話の誤りを表現する．モデル構築の応するモデルを組み込む．モデルは，音韻意識の形成ルタにより音韻処理に困難のある子どもを模擬する設ために，認知アーキテクチャACT-R [1] が有する機能フィルタ下のモデル選好に参加者間で一貫性があるこを利用する．ここでは，音韻意識を ACT-R に実装さとが示された．これは提案手法による音韻意識推定のれる一般的な記憶検索の仕組みと対応づけることでモ可能性を示唆する．

デル化する（ACT-R の解説として [8, 13]）．

キーワード：認知モデル，音韻意識, モーラ, ACT-R,ACT-R を用いたモデルで，音韻意識が形成されていく過程とそのメカニズムを表現し，モデルを内部に支援システム

1.

はじめにもつシステムを活用することにより，個人の音韻意識言語は，人と人とのコミュニケーションに大きな役が推定可能であるか検討する．とくに，本稿において割を果たす．言語の発達過程において子どもはさまざは，言語発達過程で困難を持つ子どもを対象としたシ

まな困難に直面する．顕著な例は音素の分節化に見ステムの評価実験に先立って，成人を対象とした予備られる．子どもは，言語発達の初期において，音声を実験を実施し，モデルの選好について調査する．

連続したものとして知覚し [6]，音節やモーラなどさ関連研究

まざまな単位（記号）で分割する可能性を持つ．そし2.

語であればモーラ）を処理するシステムへと収束してて，音韻認識に関する臨床の現場からの報告と，過去

発達心理学や言語聴覚療法の分野では，この発達の程を理解し説明する方法としての認知モデルと認知

本節ではまず，支援システム構築のための材料として発達するにつれ，母語が規定する単位の系列（日本の実験心理学的研究を紹介する．次に，人間の認知過いく．

アーキテクチャ，そして認知モデルを応用した支援シ

一部は，音韻意識と呼ばれる能力に支えられるとされステムを紹介する．

る [11]．これは言語で使用される音声における音素やリズムなど音韻的側面へ注意が向けられるようになる能力を指す [7]．言語発達の過程で起こる言葉の誤りの音韻意識に関する研究

中には，その言語の音韻意識の形成が不十分なために

2.1

自閉症児においては，音素の習得が全体的に遅れる例と，実験的な手法による調査が複数存在する．言語聴のような発達における個人差の大きい能力の形成をう同するケースが報告されている．たとえば 2，3 歳前起こると考えられるものも確認されている [14]．また，や，一部が使用できないという例も存在する [3, 9]．こ

音韻意識の形成については，臨床の現場からの報告

覚療法の臨床の現場からは，子供が特定のモーラを混62

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後の幼児は，子音の/r/と/d/を含むモーラや/s/と/sj/る．とくにモデルが保持する音韻の知識に関して，知いる [7]．この誤発話は 4，5 歳頃になると軽減される．

誤りを起こす未熟な音韻意識を再現した．また，個別を含むモーラを混同する傾向があることが報告されて識間の類似度を設定することにより，音を取り違える

一方で，このような音韻弁別が遅れるケースもある．
言語聴覚療法士の教科書 [5] では，発達障害のある子の誤りのパターンや個人への対応づけが容易となるよう操作するパラメータとして複数の生得的要因の設定

どもは母音と同じ母音を持つ母音–子音の組み合わせ（モーラ間の類似度をまとめたテーブルの計算方法）ると報告されている．

ことを想定した生得的要因の影響度の大きさに着目し（たとえば「あ」と「か」）を区別することが困難であと，言語コミュニティにおける経験によって変化する

高橋 [12] は，定型発達の子どもを対象とした横断ている．

的な発達心理学的実験を通して，音韻意識形成の段階

認知モデルは，人の認知プロセスを理解し，説明・を，しりとりができるようになる条件と絡めて検討し予測するという志向から，学習やメンタルヘルスなどをモーラに分割する能力とモーラによる索引が付与さいる．たとえば，Anderson らによる ITS（Intelligentている．この研究では，しりとりをするためには，音いくつかの場面における支援システムにも応用されてれた心的辞書が必要であること，この心的辞書の獲得

Tutoring System）[2] は，幾何学の証明や LISP プロのためには仮名文字の習得が有効であることが示されている．これらの結果は，しりとりを実施するには，モーラに注意を払う音韻意識が必要であり，その能力を獲得するためには，音に対応する視覚的補助（仮名グラミングに関して，学習者とシステムが保持するモデルを対応づける．モデルの行動ログから失敗や混乱を検出し，学習支援につなげている．森田らによるモデルベース回想法 [16] では，認知症患者への既存のメ文字の提示など）による強化が必要であることを示唆

ンタルヘルスケアの手法の 1 つである回想法を拡張しする．ている．回想法のための写真スライドショーシステム

する支援システムの課題として，しりとりを設定すとで，適切な回想のガイドを試みている．

ここまでに紹介した研究を踏まえて，本研究で開発に，利用者個人に対応づけた認知モデルを組み込むこる．しりとりの処理の中でも，単語から語尾音を切りこれらを踏まえて，本研究においても ACT-R を基出す，語頭音により単語を検索するといった操作を行盤に認知モデルを構築し，個別化する．それらの認知う能力に着目して，音韻意識形成の過程を検討する．

2.2

モデルを含む支援システムを開発し，その実現性を検討する．

認知モデリング

3.

人の内的なメカニズムや認知プロセスを理解し，説個別化認知モデルを用いた音韻意識形成支援システム

本節では，音韻意識形成支援のためのシステムにつ明・予測するための方法のひとつに，認知モデリングいて述べる．図 1 に，提案システムの概観を示す．シというアプローチがある．認知モデリングでは，計算ステムは，利用者の音韻意識推定・形成支援のために，機上に，人の課題遂行に近似するモデル（認知モデル）を構築し，シミュレーション中の認知モデルのふるまいや内部状態から，人の課題遂行中の認知プロセス，内部状態を推測する．認知モデリングの基盤として認知アーキテクチャと呼ばれるフレームワークが整備内部に複数の認知モデルをもつ．システム内部のモデ

ルはシステムは課題を通して利用者の反応に応じたモデルを選択・更新することで利用者の音韻意識を推定する．モデルの尤度（利用者の認知プロセスの表現としての尤もらしさ）を円の大きさに対応づけて示してされている．本研究では，認知アーキテクチャの中でいる．

も ACT-R（Adaptive Control of Thought – Rational）

これから，音韻意識の認知モデルについて述べる．

[1] を利用する．ACT-R の構造は複数のモジュールを持つプロダクションシステムとして表現される．各モジュールの動作を規定する様々なパラメータが存在し，個人のモデル化を容易にしている．

著者らは，音韻意識の形成過程における人の内部その後に，システムのユーザインタフェースを示し，システムの動作を述べる．

音韻意識の個別化認知モデル

プロセスに着目し認知モデルを構築してきた [10, 17]．

3.1

メカニズムを，音韻意識と対応づけてモデル化していつ，ACT-R 上に構築したモデルについて述べる．本

この研究では，ACT-R に実装される一般的な記憶の63

この節では，音韻意識推定のためにシステムが持2022年度日本認知科学会第39回大会

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図 1: システムの概観システムでは，先行研究 [10, 17] で構築された音韻意に関する研究 [12] を参考に, 単語選択制のしりとりをる ．音韻意識モデルは ACT-R に実装される一般的る複数の回答候補から適切な単語を選択することでし識モデルを，システムに組み込むために拡張して用いタスクとして設定する．利用者は，システムが提示す1

りとりに回答する．この回答形式は，音韻意識に関すな記憶検索のメカニズムを用いて音韻意識を表現してる調査（[12] など）で用いられたしりとりを参考にしいる．このモデルを基本として，さまざまな誤りを引ている．

き起こす未熟な音韻意識に対応づけるために複数の個提案システムでは，しりとりの問題となる単語，回別化モデルを構築する．

個別化モデルを構築するために操作する要素のひと

答候補および回答のためのボタンが Web ブラウザ上定義）である．計算結果をまとめた類似度テーブルご

回答候補の表示に文字を使用しない．画面上には問題に表示されている（図 2）．ここで，画面上では問題・つは，モーラ間の類似度計算方法（類似度テーブルのとに複数のモデルを構築する．また，類似度テーブルとなる単語に対応するスピーカーアイコンや回答候補の影響の大きさに対応する係数（ACT-R において Pに対応する吹き出しを表示し，利用者への提示には音声合成ソフトによる単語の読み上げを用いる．利用者で表される）の値を操作する．類似度テーブルと係数は，アイコン・吹き出しをクリックし，再生された音P の違いにより，特定のモーラ間の類似度を高く設定

声を手がかりとして回答を選択する．回答された単語されることで，ラ行とダ行の混同，子音脱落など実際に相当する文字列は履歴欄に文字が表示される．これに観察されている現象に対応づけることが可能になるを見ることで，利用者は回答が適切だったかを判断すと考えられる．

3.2

ることができる．

利用者が課題を遂行する手順を以下に挙げる．

音韻意識形成支援システム

1. システム利用者に，問題となる単語が音声で提示される．

この節では，前節のモデルを組み込んだ音韻意識形

2. モデル群が，問題に対する回答を生成し，選択肢（回答候補）として提示する．

成支援システムについて述べる．システムのユーザイ
ンタフェースとシステム利用者に課すタスクについて

3. 利用者は，提示された回答候補から，適切なものを選択し，自らの回答とする．
4. 選ばれた回答を次の問題とし，1. からくり返す．

説明したのち，システムの動作について述べる．

3.2.1

ユーザインタフェースとタスク

また，システム内のモデルは未熟な音韻意識に対応づけられるため，モデルの回答（利用者に提示される選図 2 は提案システムのユーザインタフェースを示択肢）には，しりとりとして成立していない単語も含す．本システムにおいては，2.1 節で示した音韻意識まれる．誤った回答候補の選びやすさから，利用者の音韻意識（対応づけられるモデル）を推測する．

1 本稿では支援システムの提示が目的であるため，個別化認知モデルを実現するためのモデルの特徴のみを示す．モデルの内部の詳細はこれらの文献を参照されたい．

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音韻意識モデル群

システム②初期単語確認①初期単語提示②初期単語確認④回答候補単語提示⑤回答選択③回答候補単語生成

利用者

回答受取
⑥
モデル記録

⑧ モデル群更新

No

不人気削除・新規追加

A < n1Yes

R < n2

Yes!

No

図 3: 提案システムの動作

A = 回答数
R ＝ ラウンド数n1,n2 = 規定数

3. モデルが回答した単語は，実験ウィンドウに表示4 ）され，システム利用者が回答するため（図 3○の選択肢となる．

4. システムの利用者は，開始単語及び回答候補単語をもとに，適切だと思う単語を回答（選択）する5 ）．ここで，単語を選択するとは，その単（図 3○語を生成したモデルを選択することと等しい．

5. システムは，利用者の回答を受け取ると，選択された回答候補を生成したモデルを記録する（図6 ）．
3○

図 2: システムのユーザインタフェース．図はしりと

6. 一連の処理のあと，利用者の回答を次の開始単語7 ）．とし，繰り返ししりとりを行う（図 3○以上の処理を数回繰り返し 1 ラウンドとする．1 ラり 4 回目の単語として緑色のモデルが出力した候補を選択した状態を示す．

3.2.2

ウンドが終了した後に，システムは回答候補を提示システムの動作8 ）．ラウンド中に集するモデルを入れ替える（図 3○システムは，以下の 2 段階で動作する．

計された回答（選択）の数から，被選択数が最も少な利用者の音韻意識の状態を推定し，メータを引き継ぎつつ一部調整した設定の新規モデル

1. システムに含まれるモデルとの対応づけにより，を追加する．調整するパラメータは，3.1 節で述べた

2. 推定された音韻意識に基づいて，その利用者に有ように，類似度テーブルおよび類似度の影響度 P で効だと考えられる支援を行う．

ある．たとえば，図 1 において，model 4 を削除し，以下でそれぞれの段階での動作を説明する．
推定

かったモデルを削除し，最も選択されたモデルのパラ

model 1 と同一の類似度テーブルで，P をやや小さく設定した model 5 を追加するというような入れ替えを

図 3 にシステムが利用者の音韻意識を推定する

際の動作を示す．

行う．この入替を繰り返すことで，利用者の音韻意識

1. まず，システムは実験ウィンドウから音声を再生に対応づけられたモデルのパラメータを推定する．

することで，システム内のモデル群およびシス支援

1 ，図 2 においてはテム利用者に開始単語（図 3○利用者の音韻意識に対応づけられたモデルのパラメータが推定された後，システムはそのモデルを用「せみぷろ」）を提示する．
2 ），そ
2. 各モデルは開始単語を確認すると（図 3○

いて音韻意識の形成を支援する．推定に基づいて難易度を調整することでしりとり課題の継続を促し，音韻の語尾を認識し，しりとりのルールに則って単語意識形成の支援を図る．具体的な難易度調整には，そ3 ）．
を回答する（図 3○65

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とめる．また，この後は各モデルを指すために表中のの利用者が答えられるであろう問題の割合を調整する

各セルに示される呼称を用いる．

こと，その利用者にとってまぎらわしくない選択肢を

ここで，本実験は予備的検証を目的とするため，提示することを想定している．また，先行研究 [4] の報告から，子どもがある単語を処理可能かどうかに，

3.2.2 節で述べたようなシステム利用中のモデルの更このことから，システムの提示する単語の長さを制限

まり，システム動作による利用者へのフィッティング

新（パラメータ変更とモデルの入替）を行わない．つ

その単語のモーラ数が影響することもわかっている．
するという補助も検討している．

4.

7 モデル群更新」（図 3 の「○）は行わず，静的な個別化モデルに対する選好を評価する．

ケーススタディ

本節では，構築したシステムを用いて行った予備実システムの出力と音声フィルタ

験について述べる．本システムは，本来，音韻処理に困難を持つ子どもの学習支援を志向するものである．
ただし本稿では，予備的に成人を対象とした実験について報告する．

4.1

本実験では，成人を対象として，音韻の処理において困難を抱える子どもの状態（個人の特性）を模擬するため，システムの出力（音声）にフィルタをかける．具体的にはまず，システムが出力する音声を仮想オーディオデバイ
ス BlackHole を通してオーディオソフト GarageBandに入力する．GarageBand に入力された音声にエフェ目的

クト（Voice Transformer）を用い，大きくフォルマントシフトの操作をすることで歪ませ，音の聞き取個別・個人に適応した認知モデルを内部にもつシスりにくさを再現する．エフェクトがかけられた音声テムが，利用者の音韻意識を推定し，音韻意識形成のは GarageBand のモニタ機能から BlackHole を通し，支援に有効であるかの評価が目的である．この実験にスピーカーから出力された．Voice Transformer のおいては，参加者募集のコストの観点から，音韻処理として，成人を対象とする．システムの出力（モデルFormant つまみ2 を +10，−10 に設定する 2 水準で参加者の行動を比較する．

韻処理（特に聞き取り）に困難のある子どもの状態を模擬することを想定する．以上の目的のために，単語4.2.2

タをかけるとき，異なるフィルタによって好まれる回名（男性 1 名，女性 1 名）の参加者について実験をに困難のある子どもを対象とするに先立つ予備的検証が提案する単語）に音声フィルタをかけることで，音静岡大学情報学部生および大学院情報学専攻の計 2選択制のしりとり課題において，選択肢に音声フィル行った．このあと，実験参加者 2 名をそれぞれ参加者答（モデル）に差が生じるという仮説を検証する．

4.2
4.2.1

A，参加者 B とし，実験設定について示していく．

方法

4.2.3

実験デザイン

使用機材

ノート PC のディスプレイにシステムを表示し，内本節で述べる予備実験では，単語選択制しりとり課

蔵のタッチパッドによって操作した．システムの音声題中のモデルの選好を調べるために，モデル 4 水準

出力には Google Cloud Text-to-Speech API を用い，× フィルタ 2 水準の条件下で参加者の行動を比較した（2 要因参加者内計画）．それぞれの条件について以下

4.2.1 節の通りソフトウェアを用いて音声フィルタの設定した．また，実験終了後に事後アンケートに回答の節で述べる．
モデルの設定実験参加者

した．

本実験では，システム内に，4 体のモ実験手続き

デル（4 水準）を用意した．モーラ間の類似度の異な4.2.4

音連結テーブル，母音–子音平均テーブル）と，類似りとり課題 2 回（1 回 25 分），事後アンケート 5 分，る計算方法による 2 種類の類似度テーブル（母音–子

本実験の流れを表 2 で示す．実験概要説明 5 分，し度の影響の大きさ 2 通り（係数 P = 10, 30）からなる

途中休憩 5 分，計 1 時間 5 分である．

4 水準のモデルを用意した．表 1 にモデルの設定をま2 Formant つまみは，音声中の倍音構成を変化させることで声質を操作する．また，過度な調整を加えると音声に歪みが発生する．

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表 1: 個別化モデルの設定と呼称
類似度係数 P = 10

母音–子音連結テーブル

母音–子音平均テーブル

P30-SIM1

P30-SIM2

P10-SIM1

類似度係数 P = 30（特に聞き取り）に困難のある子どもの状態を模擬す

表 2: 実験の流れと参加者ごとの条件
参加者 A

参加者 B

しりとり課題 1 （25 分） +10 条件−10 条件しりとり課題 2 （25 分） −10 条件+10 条件

実験概要説明（5 分）

休憩（5 分）

事後アンケート （5 分）ることを想定し，異なるフィルタ（個人差）によって好まれる回答（モデル）に差が生じるという仮説を検証した．このために，モデル 4 水準 × フィルタ 2 水準の条件下で参加者の行動を比較した

とくに，4.3 節の結果で，図 4b において，参加者間の +10 条件にのみ有意な相関が見られ，他の組み合わせでは有意な相関が認められなかった．つまり，+10フィルタがかけられているときには，参加者の間で，選びやすいモデル・選びにくいモデルがある程度一致

まず，実験参加者をシステムが表示されたディスプしていると考えられる．よって，本研究の仮説である，レイの前に座らせ，実験目的とシステムの利用方法を口頭で説明した．説明の終了後，実験について不明な点が無いことを確認して，しりとり課題を実施した．
各条件に 1 回のしりとり課題を 25 分間とし，計 2 回のしりとり課題終了後，事後アンケートに回答させた．

2 回のしりとり課題は，音声フィルタの設定が異なり，参加者 A に対しては +10 条件，−10 条件の順で，参加者 B は −10 条件，+10 条件の順で実施された．

4.3

音声フィルタの特性によって好まれる回答（モデル）に差が生じることに一定の妥当性が得られた．

5.

まとめと今後

本研究では，音韻意識の形成を支援するシステムを提案した．個別の誤りのパターン・個人に適応した認知モデルを内部にもつシステムが，利用者の音韻意識を推定し，音韻意識形成の支援に有効であるか検証することが目的であった．しりとりを行う認知モデルを結果用意し，参加者に単語選択制のしりとりを課した．参参加者がどのモデルの提示した回答を選んだのかを集計し，音声フィルタの影響を分析する．図 4a に，参加者が誤った単語を選択した際に，その選択肢を提示したモデルごとの被選択回数を集計した．つまり，各条件において，参加者が選んだ回答がどのモデルの提示した回答だったのかを，とくに誤答したときに着目して積み上げグラフとして示している．図 4b は，

図 4a で示したモデルの被選択回数を条件ごとの列とし，各条件についての相関を算出したものである．こ加者がモデルの提案する単語を繰り返し選択する中で，参加者の持つ音韻意識に似た構造のモデルを推定する．

この目的のため，本稿では，音韻処理に困難のある子どもを対象とする前段階として，成人を対象とした予備的検証を行なった．システムの出力（モデルが提案する単語）に音声フィルタをかけることで，音韻処理（特に聞き取り）に困難のある子どもの状態を模擬することを想定した．この予備実験では，単語選択制のしりとり課題において，選択肢に音声フィルタをかの図より，+10 条件において参加者間に有意な相関けるとき，異なるフィルタによって好まれる回答（モ（r = 0.97, p < .05）が観察される．他の条件間では有デル）に差が生じるという仮説を検証した．参加者 2

意な相関は認められない．つまり，+10 のフィルタ下名を対象とした予備実験において，特定の音声フィル

では，参加者間で選択肢の選ばれやすいモデル・選ばタを使用したとき，参加者間に一貫して誤った（しりれにくいモデルが一致することが示唆される．

4.4

P10-SIM2

とりとして適切でない）選択として選ばれやすいモ
デル・選ばれにくいモデルが存在することが示唆され考察た．予備実験の仮説には一定の妥当性が得られたと言える．

この予備実験では，システムの出力（モデルが提案

本研究に対して，多くの課題が残されている．まず，する単語）に音声フィルタをかけることで，音韻処理

67

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O3-004A(a) 参加者の誤答回数を，その選択肢を提案したモデルの被選択回数として集計．

(b) 誤答時モデル被選択回数の条件間の相関．図 4a に示したモデル被選択回数を条件ごとの列とした相関行列．

ケーススタディの結果は更なる分析が必要である．本[4] 原恵子， (2001) “健常児における音韻意識の発達”，聴能言語学研究, Vol. 18, No. 1, pp.10–18．

図 4: 参加者が誤答時に選択したモデルの傾向

稿では，しりとりの誤答に着目した回答数とモデル選択頻度のみを対象として分析しており，統計的手法を用いた検定により厳密に影響を確かめる必要がある．
このためには，同様の設定でより多くの参加者を募集[5] 大石敬子， (2016) “評価” 石田宏代・石坂郁代（編）“言語聴覚士のための言語発達障害学”，医歯薬出版，第 2 版，第 4 章, pp.77–117．

[6] 梶川祥世， (2002) “子どもの音声習得”，言語,Vol. 31, No. 11, pp.42–49．

し追加実験を行う必要がある．また，音声フィルタの設定について検討の余地がある．今回は，既製ソフト[7] 小林はるよ， (2018) “音韻意識の形成と言葉のウェアのパラメータ設定により音の歪みをフィルタとを再現する研究は存在する．たとえば，定型発達者が発達–『言葉が遅い』を考える–”，こだま出版．
[8] 森田純哉， (2020) “機械学習時代における認知ミュレータが開発されている [18]．このような知見をルの事例と支援システムへの搭載–”，人工知能,ルタを作成することで，より現実の困難に対応づいた[9] 麦谷綾子・保前文高・廣谷定男・佐藤裕・白勢彩子・田中章浩・山本寿子・梶川祥世・今泉敏・立入哉，(2019) “こどもの音声”，音響サイエンスシリーズ, No. 21，コロナ社．

して用いた．これに対し，困難を抱える子どもの特性的学習モデルの役割 – ACT-R による学習モデ

自閉スペクトラム症の特異な知覚を体験するためのシVol. 35, No. 2, pp.223–232．

参考に，仮説に基づいてシステム出力を変更するフィ検証が可能になる．今回除外したモデルの推定・更新を含めた動的条件での実験も必要である．十分な予備実験を行いシステムが完成したのち，本来対象とする音韻意識に問題のある子どもを参加者として募集し評[10] Nishikawa, Jumpei and Morita, Junya, (2022)

価実験を行う．

“Cognitive model of phonological awareness focusing on errors and formation process throughShiritori,” Advanced Robotics, Vol. 36, No. 5-6,
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