K-016
Joining-in-type RALLシステムにおける学習者の繰り返し回答に対する音声認識結果識別器の精度評価

◎萱原健太郎・山本誠一・加藤恒夫（同志社大）

第二言語によるコミュニケーション能力の向上を支援するため，当研究室ではロボット2体を用いて学習者と対話を行うJoining-in-type RALLシステムを提案している．最近の取り組みで，学習者に質問への回答を繰り返させることで，英語表現の習得が促進されるとともに，音声認識の精度劣化要因である発話中のフィルドポーズも削減されることが確認された．誤認識を多く含む学習者音声に対する認識結果を用いて回答のレベルに応じたフィードバックを返すために開発した識別器について，回答の繰り返しによる精度改善の効果を検証した．その結果，回答の繰り返し効果により発声様式が整ったことにより識別精度が改善することを確認した．