Title

音声認識アプリを活用したドイツ語発音練習の試み :ICT 支援外国語アクティブラーニングの実践報告

Author(s)岩居, 弘樹Citation

大阪大学高等教育研究. 1 P.51-P.58

Issue Date 2013-03-31
Text Version publisher
URL

https://doi.org/10.18910/24841

DOI

10.18910/24841

rights大阪大学高等教育研究 （2012）1，51­58【教育実践レポート】

音声認識アプリを活用したドイツ語発音練習の試み―ICT 支援外国語アクティブラーニングの実践報告―岩居弘樹

1．はじめに少人数クラスで，かつネイティブスピーカーがいるような環境であれば，学習者が望むドイツ語を録音したり

筆者は 1990 年代初め頃から授業で学生のドイツ語学個別指導したりできるかもしれないが，残念ながら実現

習の成果をビデオ撮影するという取り組みをしているの可能性は低いと言えよう．

（岩居 2002）．2004 年頃からはビデオカメラと授業支援
2.2 合成音声アプリ・サービス

システムを利用したドイツ語協調学習を研究実践してきた（森・新庄・岩居 2005, 森・新庄・岩居 2006, 岩居

筆 者 は 2008 年 か ら iPhone / iPod touch な ど を 活 用

2008, 岩居 2010）．また 2008 年からはモバイル端末を活した授業の実験を始めた（2） が，その際合成音声アプリ用したドイツ語アクティブラーニングを展開している．

（Speak it!）を偶然発見した．合成音声といえば，平板で現在でも 3 ～ 4 人グループでドイツ語の寸劇をビデオ撮いかにも合成したとわかるような不自然な音声という偏影し公開することを目標とした協調学習を行なってい見をもっていたが，現在では英語だけでなくドイツ語でるが，2011 年からモバイル端末の合成音声アプリや音もかなり自然な音声の再現が可能になっている（3）．

声認識アプリを用いて，単語や文の発音を学生自身の2012 年末現在，筆者は以下のサービスやアプリを利手で確認するという授業も試みている（岩居 2011, 岩居

用したり学習者に薦めたりしている．

2012）．
本稿では，次世代の ICT 支援学習環境として注目さ＜インターネットサービス＞れているタブレット端末を用いたドイツ語授業のうち発AcapelaBox（4）：Acapela Group が運営する合成音声エ音練習についての実践事例を報告する．

ンジンのサイトで，読み上げのみであれば無料で利用できる．MP3 ファイル作成は有料となる．Flash で動くため iOS デバイスでは使用できない．（写真 1）

2．発音練習のための ICT ツール
2.1 PC の時代まで
発音練習の素材としては，教科書に付属の CD，ネット上にある MP3 ファイル，電子辞書に内蔵されている単語や文の音声データ，DVD を始めとしたビデオ教材などがあり，最近では YouTube などのオンラインビデオも外国語学習教材として活用され始めている（1）．しかし，これらの教材はすべて教える側から「与えられたも写真 1の」であり，学習者自身が「言いたい」と思った表現が必ずしもその中にあるとは限らない．さらに，学習者がAT&T Natural Voices® Text-to-Speech Demo（5）：自分の発音を正しいのかどうか判断するためのツールもAT&T が運営しているデモサイト．英語，ドイツ語，フこれまで存在しなかった．

ランス語，スペイン語，イタリア語が利用でき，音声ファ所

属：大阪大学全学教育推進機構

連絡先：iwai@celas.osaka-u.ac.jp
51

まず，簡単な予備実験として筆者の母語である日本語イル（wav ファイル）をダウンロードすることもできる．

で試したところ，かなりの正確さで認識され驚いたのを（写真 2）

覚えている．英語，ドイツ語，中国語，韓国語などのネイティブスピーカーにも試してもらったが，それぞれの言語でほぼ正確に認識された．そして，ネイティブスピーカーであっても発音不明瞭な場合は誤認識されることが多いこともわかった．筆者は日本語の音声認識を頻繁に使っているが，早口で滑舌が悪い場合は誤認識が多い．逆に明瞭さを意識してはっきりと話すとかなりの確率で正しく認識される．
筆者の専門領域であるドイツ語で試したところ，「正しい発音」を意識すると正しく認識されることが多かったが，意識せずに発音すると正しく認識されなかった．
また自分では正しいと思っていた音が正しく認識されない場合，ネイティブスピーカーの音声を聴いて模倣すると正しく認識されるということも多数あった．

写真 2

また，恥ずかしいことだが，筆者が「できるつもりにSitePal ： Oddcast Inc. がなっていた」英語は，いかにクリアに発音しても正しく提供しているサービスで，現認識されない．つまり，これはインプットされる音声の（7）

在 30 言語に対応している ．

質の問題ではなく発音が間違っているということの現れデモ版は無料で利用できる．

である．「正しいと思っている」発音は正しく認識され（写真 3）ず，ネイティブスピーカーの発音を無心に聴いて真似を（6）しようとすると正しく認識される．このような失敗の＜ iOS アプリ＞

繰り返しを経て Dragon Dictation の授業での利用が始

Speak it! ：Acapela Groupまった．

（8）の合成音声エンジンを利用しDragon Dictation の使い方は非常にシンプルで，画

写真 3

た有料アプリで，入力したテ面センターにある録音キストを音声ファイル（AIFF ファイル）として保存すボタンを押して話し，ることができる点が優れている．

スクリーンをタップして終了すると，認識結

Voice Dream Reader ：Speak it! と同じ Acapela Group果のテキストが表示さの合成音声エンジンを利用している．Lite 版は無料で使れる（写真 4）．

（9）

える．Web ページのテキストや Dropbox（10）に保存した

写真 4

PDF ファイルをインポートして読み上げさせることがで

このアプリの長所は，認識結果が曖昧な場合他の候補を表示できる点が優れている．

き る 点 に あ る（ 写 真その他，iSpeech Text-to-Speech

（11）

（12）

，VoiceReader5）．他の音声認識アプなどの合成音声アプリがある．

写真 5

2.3 音声認識アプリ

リではこのような機能は実装されていない．

一方，このアプリはネイティブスピーカーによる個人

筆者は現在，音声認識アプリ Dragon Dictation（13）

をでの利用を想定されているため，特定の利用者の癖をプ利用している． Dragon Dictation は，iPhone や iPad

ロファイルに残すように設計されている．そのため学習のマイクで拾った音声を解析し，テキスト化するサービ者の誤認識結果が「癖」として記録され，誤認識が定着スである．

してしまうケースが見られる．また，筆者の授業環境の52

音声認識アプリを活用したドイツ語発音練習の試み

ように機器を共有している場合，前回使っていた学習者で，それぞれ Dragonのプロファイルが残っていて，正しく認識されないといDictationをインストーうこともある． このような場合，「プロファイルの削除」

ルし練習するようにア（14）をすることで解決することが多い

ドバイスしている（写．アプリの再起動

真 8）．

も有効な場合がある．
な お，Dragon Dication と 同 様 の サ ー ビ ス と し てまた，授業外でも聴Google の音声認識がある．Android 系スマートフォンき取り練習と語彙練習を持っている学習者にはこれを薦めている．Google のができるように合成音

音声認識は Nuance 系の音声認識とは異なり，単語単位声エンジンが搭載されで認識される．つまり，発話途中でどんどん変換され，た Quizlet（17） と い う

非常に反応が早く感じられる．しかし，少しポーズを置フラッシュカード作成

くと音声認識が終わり自動的に検索結果表示画面に切りサービスを利用してい替わるため，発音練習の道具としては使いづらい．また，る．（ 写 真 9）Quizlet

認識結果が曖昧な場合の別候補は提示されない．

は学習者自身でフラッ

写真 8

シュカードを作成し，3．活用事例と問題点・課題音を聞きながらの反復練習ができる．テスト

3.1 活用事例

やゲームなども用意さ授業では，合成音声アプリ / サービスと音声認識アプ
リとの組み合わせで練習を行っている（15）．
甲南大学 iCALL 教室

（16）

写真 9

れている．ただし，このサービスでは音声の読み上げスピードが調整できないでの授業では iPad がひとりため，学習者からは「早すぎて聞き取れない」という不満がでることがある．

1 台用意されているため，2 人組でひとりが合成音声ア
プリを立ち上げ，その音声を聞きながらもうひとりが音

3.2 学生たちが取った記録と現場での経験から見えること声認識アプリで練習するというスタイルをとることができる（写真 6）．1 台で学習者には，Dragon Dictation を使う際には，練習アプリを切り替えなが記録用のフォーム（写真 10）に記録をとるように指導ら練習するよりも効率がよく，2 人で協力しながら互いに発音チェックできる点が大

写真 6

きなメリットになっている．
大阪大学では CALL 教室を使用して授業を行なっている．iPad は 2 人に 1 台程度しか用意できていないため
CALL 教室の PC を使って SitePal などの合成音声サー
ビスで音を聴き，iPad の音声認識アプリで発音を確認するという使い方をするケースが多い．この場合は個人練習が中心に な り， 従 来 型 のCALL 授 業 の よ う な「交流のない」授業になる可能性があるので

写真 7

筆者はあまり薦めていない（写真 7）．
2012 年 度 は iPhoneを 所 有 する学 習 者 が 増 加し たの

写真 10
53

した．練習に夢中になり記録を取り忘れるということが【Spielst du gern Fußball?】

頻繁に起こったが，それでも 2012 年前期後期あわせてdu が認識されないのでうまくいかないのだと思う・・[u]4000 件ほどの記録が提出されている．の練習で改善した

この練習記録と授業での対応から，音声認識による練習で見られる学生の特徴的誤認識と練習の仕方が徐々に【Es ist zehn nach zwei.】

明らかになってきている．

zehn の発音を先生のおっしゃったとおりにすればでき

まず，学習者の発音が正しく認識されない場合，音声ました

教材などで発音を再確認したり適切な指導をすることで，正しく認識されるケースが多い．しかし，指導も省【schön”, “hübsch”, “Freut mich”】

察もなくむやみに繰り返し発音した場合には決して正し聞こえたままに言ったらうまくいったく認識されることはなく，むしろ誤った発音を定着させまた，複数の学生に共通する以下のような誤認識結果る恐れがある．これは筆者が事前に行った実験でも同様の体験をした．

があった：Dragon Dictation を使った練習では，[l]/[r]，[b]/[v]【[f] 音 [b] 音 の曖昧さが顕著に出ている例】など日本人ドイツ語学習者が苦手とする発音の正誤が明・Fußball → das war

らかになる以外にも，" Mantel" と発音したつもりなのに "Warte" と認識されたり，" Zimmer " が " Thema "【[g] 音 の曖昧さが顕著に出ている例】と認識されるなど，従来見逃されがちだった発音の曖昧・Guten Tag → durch den Tag / dritten Tag

さが顕在化する．前者は [m] 音と [n] 音の練習，後者は・Also gut → Also Brot[ts] 音の練習で正しく認識されるようになるが，すぐに【[f] 音の曖昧さが顕著に出ている例】

もとに戻ってしまう．

・Freut mich → leute / heute / wollte / halte ..
授業ではまず，比較的認識されやすい単語を練習し，「通じた喜び」を擬似経験すると，次のステップに進み【[v] 音の弱さが顕著に出ている例】やすくなるかもしれない． 練習記録と授業観察から，・Woher kommst du? → Vorher / Daher ...

比較的認識されやすいドイツ語には以下のようなものが【[ts] 音 [n] 音 の曖昧さが顕著に出ている例】

あった：・Es ist 2.10 Uhr (zehn nach zwei). → zähne /denn /・Frankfurt, Hamburg など学習者が知っている地名

sehr ...

・Montag, Dienstag, Mittwoch ... のように曜日を連続して発音した場合

この練習方法を採用してからの最大の変化は，ドイツ・Wie spät ist es?

語を積極的に声に出す時間が飛躍的に増えたことであ・Lange nicht gesehen.

る．授業時間 90 分の半分以上を発音練習にあてても学・auf der linken Seite

習者のモチベーションが下がらず熱心に練習を続けていた．また，筆者と TA が巡回して個別に指導を行うとこ

練習記録の中には，発音に関する以下のような学生のともできるようになった．

気付きもあった：
3.3 アプリ使用時の問題点・トラブル【wann】＜合成音声の言語設定＞"w" に意識すると，waren になり，"nn" に意識すると，合成音声や音声認識アプリでは「言語設定」が必要でdann になってしまいますある．特にインターネットサービスでは，合成音声でドイツ語を選択したつもりが「Dutch」になっていたとい【mit dem Bus】

うケースが良く見られた．
先に紹介した合成音声アプリ Voice Dream Reader（9）口を丸めたら Bus が認識された
54

音声認識アプリを活用したドイツ語発音練習の試み

は，言語を自動認識する機能を備えている．筆者がこれた．自主学習に利用できる良い教材がネット上にたまで確認した限りでは，英語・ドイツ語・日本語・中国

くさんある事を実感でき，活用していきたいと感じ

語は言語を切り替えずに正しく認識されていた．Voiceた．」

Dream Reader は，クリップボード経由でのテキストのコピー＆ペースト以外にも，URL を指定して Web ペー「授業ではこれでもかというくらい発音練習をしたジのテキストを読み上げさせることができる．日本語ののでまだたくさんの独文が頭の中に残っています．
」

合成音声には不満が残るが，英語やドイツ語に関しては実用レベルに達していると思われる．

「機械おんちの僕でも何とかビデオ撮影などのりきれたのでよかったです．自分のドイツ語の発音がど＜カーソル位置からの読み上げ＞

うなのかをドラゴン先生で試せて楽しかったです．

一方，テキスト中のある特定の単語，フレーズ，センあっという間に前期が終わった感じがします．
」

テンスをカーソルのある位置から聞きたいというケースがよくみられたが，Speak it! や Voice Dream Reader「発音が難しく発音できないもどかしさを感じていでは難しい．この場合は Voice Readerが適している

た．しかし，その分ドラゴン先生などで発音が認識のだが，残念ながら言語の自動認識機能は備わっていなされたときの喜びはとても大きかったように思えい．

る．」＜音声認識の言語設定＞「正しく認識してもらうためのポイントはあまりス（12）ペルを気にせず，site pal が読んだのをそのまま真デバイスを共用で使うと，他の授業で中国語やフランス語に設定された Dragon Dictation でそのまま気が付似することだと思いました．」

かずにドイツ語の練習しているということが時々あった（18）．

「この講義を受け始めた頃はこの講義で本当に力がつくのか不安でしたが，フレーズをある程度覚えて音声認識と合成音声を組み（19）合わせた通訳アプリ Vocre

いくともう一つのドイツ語文法のほうで出てきた文は選択されている言語が章を周りの人よりかなり理解することができたので

表 示 さ れ る た め，Dragon

実際に力がついているのを実感することができましDictation のような問 題 は 起た．」

きにくい．
（写真 11）音声認識 は，Dragon Dictationと「Site Pal で聞き取って，Dragon 先生にチェックし同じ Nuance のエンジンを使てもらう繰り返しは発音の向上が確認しやすくて，用しているので 認 識 結 果は勉強がやりやすいですが，短期記憶で音声を再現し

写真 11

Dragon Dictationと 同 じ だているだけ感が否めないので，原稿を印刷して寝るが，Dragon Dictation が持っている「変換候補の表示」

前に繰り返し眺めて定着するよう心がけています．
」

機能がないため，発音が曖昧なケースに対応できない．
「ドラゴン先生に単語だけじゃなくて文章全体を聞
4．学生の声

き取ってもらえた時の嬉しさは半端ないです．
」

このような発音練習に重点をおいた取り組みに対して「Dragon で何度も発音の練習をしているといつの（20）

学生たちは次のような感想を述べている

間にかドイツ語の発音が上達していたのにも気づい．

た．外国語は喋れば喋るほど身につくものだと実感*** 学生の感想から ***した．」「iPad を取り入れた Dragon 先生（21）

による発音トレーニングなどは何度も反復して練習でき，変化も「前よりかなり認識してもらえるようになり自信を観察しやすいので個人的に気に入った勉強方法だっ持てるようになりました．やっぱり認識してもらえ55

ると楽しいです．
」

国語教育メディア学会関西支部秋季研究大会予稿集』p.11
6） 岩居弘樹（2011）「授業支援システムの活用と学生とのコミュニケーション『日誌』機能の活用についての実践報

学生たちの感想からは，学習成果・ヤル気・充実感・告 .」大阪大学大学教育実践センター紀要 7, pp.1-7

満足感が読み取れる．ドイツ語学習を楽しみ「達成感」

7） 岩居弘樹（2011）「ドイツ語初級クラスでの iPad 活用事例」

を得ていることがわかる．

『2011 年度外国語教育メディア学会関西支部秋季研究大会予稿集』

5．終わりに

8） 岩居弘樹（2012）「iPad を活用したドイツ語アクティブラーニング」『大阪大学大学教育実践センター紀要』8,pp.1-8このように，合成音声アプリと音声認識アプリ導入のメリットは，従来は難しかった発音の良し悪しの判定

注釈を，学習者自身で手軽に行えるようになった点にある．

（1） YouTube の ド イ ツ 語 教 材 を 収 集 し た ブ ロ グ： http://

またこれにより，学習者自身が自発的かつ積極的に発音

dafmov.rockys.name/ 参照．

練習を始め，発音の改善に意識を向け始めたことは注目（2） JSPS 科研費 20520498（平成 20 年から平成 22 年 ）．に値する．

（3） もちろん，イントネーションや文アクセントが不自然な場

練習の際には学習者に，「音声認識アプリの認識率は合もあり，人間が話す音声と比べるともの足りない部分がある．

100% ではないが，正しく認識されれば，少なくとも『通（4） http://www.acapela-box.com/じる発音である』と想定できる．しかし，正しく認識さ（5） http://www2.research.att.com/~ttsweb/tts/demo.php

れないからといって通じないドイツ語であるというわけ（6） http://www.sitepal.com/

ではない」と繰り返し強調しているが，それでも「全然（7） http://www.oddcast.com/technologies/tts/認識してもらえない」と落ち込む学習者がいる．音声認（8） http://future-apps.net/Speak_it%21/Speak_it%21.html

識システムの認識結果から，学習者自身が問題点を見つ（9） http://www.voicedream.com/

け発音を改善するための指導法や教材開発にはさらなる（10）クラウドストレージサービス http://www.dropbox.com

調査研究が必要である．現状では，発音練習を「機械任（11）iSpeech の合成音声エンジンを利用した有料アプリ http://
www.ispeech.org/apps/tts

せ」にすることはできない．

（12）Linguatec 社の合成音声エンジンを利用した有料アプリ
http://www.linguatecapps.de/voicereader/features

謝辞：本研究は JSPS 科研費 12003287 の助成を受けて（13）Nuance Communications, Inc. が 無 料 で 提 供 し て い るいる．

ア プ リ http://www.nuancemobilelife.com/apps/dragondictation． 同 社 が 発 売 し て い る PC 用 音 声 認 識 ソ フ ト
Dragon (R) Naturally Speaking (R) をベースにしている．

2013.1.4 日受付／ 2013.1.29 日受理

Dragon Dictation は 2012 年 12 月 30 日現在，以下の 40 言語に対応している．2009 年 12 月に iPhone 用無料アプリが参考文献

リリースされ ，現在でも iPod touch 第 2 世代のような古

1） 岩居弘樹（2002）「マルチメディア技術を用いた外国語授い機種でもマイクをつければ使用できる．音声認識は，音業の可能性」教養論叢 117（慶應義塾大学法学部）,pp.69-85

のみを認識して文字に置き換えているわけではない．音声2） 森朋子，新庄あいみ，岩居弘樹（2005）「大学の言語教育

認識システムのバックグラウンドには当該言語の辞書とにおける実践的な CSCL とその質的調査―Web 上の学習日膨大な数のデータベースが存在し，これを参照している．

誌から解釈される学びの多様性」コンピュータ & エデュ

前後の語の出現頻度も判断材料のひとつになっているが，ケーション，Vol.19 pp.66-69

意味の解析を行なって結果を表示しているわけではない．

3） 森朋子，新庄あいみ，岩居弘樹（2006）「協調学習の過程

従って存在しない単語が表示されることはないが，意味不をさぐる―言語教育への CSCL の活用に向けて」大阪大学

明の文が表示されることはある．

大学教育実践センター紀要 2 pp.1-12（14）必ずしもプロファイルデータが原因とは限らないが，同じ

4） 岩居弘樹（2008）「まねる・とる・ふりかえる～ビデオ撮学習者の発音が，別の機器なら問題なく認識されることも影を取り入れたドイツ語の授業の一例～」,『創造と実践』確認されている．

大阪大学大学教育実践センター , No.7, pp.18-25（15）Dragon Dictation については，筆者が実際にデモンスト

5） 岩居弘樹（2010）「ビデオカメラを活用したコンピュータレーションして，「教師でも」正しく認識されないことが支援協調学習（ドイツ語初級クラスの例）」,『2010 年度外ある点，ネイティブスピーカーでも正しく認識されないこ56

音声認識アプリを活用したドイツ語発音練習の試み（19）有料アプリ iOS 版と Android 版が公開されている．とがあることを伝え，このシステムが完璧なものではない

http://www.vocre.com/

ことを知らせている．
（16）甲 南 大 学 が 2012 年 度 に 設 置 し た 語 学 用 iPad 教 室（20）授業支援システム上で毎週「今日のひとこと」を書くよう

http://www.kilc.konan-u.ac.jp/modules/info/index.に指示しているが，その中でこのような発音練習に関するphp?content_id=6

感想が多数寄せられている．ここでは 2012 年の受講者の（17）http://quizlet.com/

感想を引用した．受講者の所属は工学部 1 年生，および基（18）どの言語に設定されているか明示されないというインター礎工学部 1 年生である．

フェイスの問題であるが，Dragon Dictation はそもそも（21）学生たちは Dragon Dictation を「Dragon 先生」と呼ん言語学習のためのツールとして開発されているわけではなでいる．

いので仕方ないという側面もある．

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German Voice Training with a Speech Recognition System
Hiroki IWAI

In this paper, I introduce an experimental pronunciation practice activity that involves the use ofiPads. Students listened to the pronunciation of German words and sentences created using a textto-speech app such as “Speak it!” and checked their pronunciation by themselves using a speech
recognition app such as “Dragon Dictation.”
The results of the exercise with the speech recognition app often showed the typical weak points ofJapanese students with regard to the pronunciation of sounds such as “f,” “b,” and “w” in German.
During this training, some students successfully corrected their pronunciation without help fromtheir instructors. This made the students feel happy and gave them motivation for the next exercise.
Through this learning method, foreign language students will have more chances to speak in thetarget language. Many of the students in this study had a positive impression about the method.
Keywords:
speech to text, pronunciation practice, active learning, iPad, German lesson

Affiliation: Center for Education in Liberal Arts and Sciences, Osaka University, JAPAN58