正書法および音韻の複雑さによる音声認識の精度への影響

人間が第二言語を学習するとき，その言語が複雑な正書法や複雑な音韻論的体系を持っている場合，言語学習は困難になりうる．例えば，漢字を知らない学習者が中国語や日本語を書記言語として学習する場合，数千もの漢字を学ぶために膨大な時間を費やすことになる．また，日本語の「生」という漢字は，十を超える発音の形式を有しており，どの発音形式が選択されるかは文脈に依存するため，日本語の非母語話者にとっては難点となる．他にも，五つの母音しか持たない日本語を母語とする英語学習者にとって，アメリカ英語の十五個の母音の区別を習得することは容易ではない[1]．近年の音声認識（AutomaticSpeechRecognition;ASR）モデルが非常に高い精度を達成していることを鑑みると，果たして音声認識モデルにとってもこのような言語的複雑性が学習の障壁となるのであろうか，という疑問が生じる．そこで，本研究では，音声認識の精度に影響しうる言語的複雑性として，以下の三つの仮説を提示する．仮説1（書記素の数）．ある言語における書記素（grapheme）1）の数が多ければ多いほど，音声認識の精度は低下する．上で取り上げた三つの例のうち，1）意味を区別しうる最小の書記単位．本研究では，Unicode上で区別される文字を書記素とする．一つ目がこの仮説に相当する．仮説2（表語性）．ある言語における書記素と音素（phoneme）の形式の間に一対多の関係がみられるほど，音声認識の精度は低下する．上で取り上げた三つの例のうち，二つ目がこの仮説に相当する．なお，本研究ではSproat&Gutkin(2021)[2]に倣い，このような傾向のある言語を表語的（logographic）言語と呼び，反対に，書記素と音素の間に規則的な一対一の関係がみられる傾向のある言語を表音的（phonographic）言語と呼ぶ．つまり，この仮説を言い換えると，ある言語が表語的であればあるほど，音声認識の精度は低下する．仮説3（音素の数）．ある言語における音素の数が多ければ多いほど，音声認識の精度は低下する．この仮説は，上で挙げた例のうち，三つ目の例に動機付けられている．これらの仮説を検証するため，本研究では，訓練済み多言語音声認識モデルWav2Vec2-XLSR-53[3]を用いて，異なる正書法と異なる音韻体系を持った言語にファインチューニングし，各言語の認識精度を比較する．