Development of a tone adjustment self-study app with evaluation, including all the functions of Japanese intonation and elucidating their relationship

开发带有评估功能的声调调整自学应用程序，包括日语语调的所有功能并阐明它们之间的关系

基本信息

批准号：
19K00743
负责人：
馬場良二
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Kumamoto Health Science University (2020-2022)Prefectural University of Kumamoto (2019)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、日本語学習者が、語、句、発話における音調全般を身に付けられるようになるアプリを開発することが目的です。そのために、日本語の音調に①語彙、②語彙（オノマトペ）、③文の区切り、④文の区切り（係り受け）、⑤文の区切り（プロミネンス）の分類を設けました。2020年度は、④として「寝ている犬の子ども」、2021年度は②「フラフラだ」と「フラフラする」、⑤「山でそばを食べました」をとりあげました。④は、音調によって、寝ているのが「犬」なのか「犬の子ども」なのかが言い分けられ、②は品詞によって語アクセントが変わり、⑤は「どこで食べたか」「何を食べたか」「山でそばをどうしたか」といった質問に答える際に、プロミネンス、発話音調が変わります。④、②、⑤ともに、日本語話者42名分の音声採取が完了し、分析、推論モデルをPCに投入することができました。2022年度は、アプリをくみ上げました。スマホに搭載したアプリが録音音声を再生し、それを聞いて学習者が繰り返し、スマホでその音声を録音、録音した学習者の音声をhttps通信でサーバーに送信、サーバーにある推論モデルで分析、その結果をスマホ側に送信、表示します。その表示を参考に、学習者が発話練習を繰り返すシステムです。日本語学習者、および、日本語教師を対象に試用して、アンケートに答えてもらいました。アンケートの結果は、概ね、良好。学習者は、使いやすいし、イントネーションの上達に役立ったという回答が80%を超えました。教師からは、スマホで手軽に練習できる点が評価されましたが、AIによる評価判断が不安定だと指摘されました。スマホ側アプリとサーバー側推論モデルを同一のPC上に構築してあります。開発環境は、スマホアプリ側がUnity、言語C#、サーバー側はdockerで仮想環境を構築、言語はpython Flaskです。

本研究的目的是开发一款应用程序，帮助日语学习者掌握单词、短语和语音的一般语气。为此，我们对日语声调进行了分类：1）词汇，2）词汇（拟声词），3）断句，4）断句（修饰），5）断句（突出）。 2020年我们选择了④作为“睡觉的狗孩子”，2021年我们选择了②作为“流浪”和“流浪”，⑤选择了“我在山里吃荞麦面”。在④中，根据②中的声调可以判断正在睡觉的人是“狗”还是“狗的孩子”；在⑤中，单词重音根据词性而变化；、“你在哪里吃的？”、“你吃了什么？”、“你在山上用荞麦面做什么的？”等问题时，说话的重点和语气都会发生变化。对于④、②、⑤，我们完成了42名日语使用者的音频采集，并且能够分析推理模型并将其输入PC。 2022 年，我们创建了一个应用程序。安装在智能手机上的应用程序播放录制的音频，学习者听并重复，在智能手机上录制音频，通过https通信将录制的学习者的声音发送到服务器，并使用服务器上的推理模型进行分析。结果将发送并显示在您的智能手机上。这是一个学习者以显示器为参考反复练习口语的系统。我们对日语学习者和日语教师进行了测试，并要求他们回答一项调查。调查结果总体上是积极的。超过 80% 的学习者表示该软件易于使用，并帮助他们提高了语调。老师们赞赏在智能手机上练习很容易，但指出AI做出的评估判断不稳定。智能手机端应用程序和服务器端推理模型构建在同一台 PC 上。智能手机应用端的开发环境为Unity，语言为C#，服务器端使用Docker搭建虚拟环境，语言为python Flask。