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1 自動採点スピーキングテスト :SJ-CAT 今井新悟 ( 筑波大学 ) 早稲田大学 CCDL 研究所第 1 回シンポジウム

2 言語能力とテスト テスト 受容能力 : 聴解 読解 産出能力 : 作文 スピーキング テストの実行可能性 受容能力 : 高 産出能力 : 低

3 スピーキングテストの課題 信頼性の確保 テスター養成 確保 採点時間 コスト

4 課題解決への提案として コンピュータによる完全自動採点 スピーキング能力をWEB 上で測定する 音声認識技術を使い 自動採点する アダプティブテスト 受験者の回答に応じて 問題の難易度が変化する

5 SJ-CAT の対象 日本語学習者 中級 ~ 上級

6 S-CAT の開発方法 1. 問題作成基準策定 問題の作成 2. 音声サンプル収集 3. 採点基準策定 複数教師による採点 4. 機械による採点 音声認識 音響特徴量 採点アルゴリズム サポートベクター回帰で教師採点に近似させる 5. パラメータ推定とテストシステム 項目応答理論多値モデル アダプティブテスト

7 (1) 文読み上げ問題 Q.( 音声 ): 例のように次の文を読んでください おじさんとおじいさんがきました き おじさんとおじいさんが来ました (2) 選択肢読み上げ問題 (2 人がテーブルに座って話している画像を表示 ) Q.( 音声 ): 2 人は何をしていますか 問題の種類 (3) 文生成問題 ( 箱を開ける動画を表示 ) Q.( 音声 ): 何をしていますか? (4) 自由回答問題 Q.( 音声 ): 次の質問に 30 秒ぐらいで答えてください 消費税が上がることに賛成ですか 反対ですか その理由も言ってください

8 回答データ収集 文読み上げ問題選択肢読み上げ問題文生成問題自由回答問題 17 問 18 問 35 問 10 問 計 80 問 X191 人分

9 教師による採点 問題の種類ごとの採点基準 採点 1 回答につき 6 人 自由回答問題は 1 回答につき 8 人

10 文読み上げ問題 : 教師採点基準 0 点 : 発話なし または 音声はあるが 意味不明 または回答と全く関係のない発話 1 点 : 例文の語を使って発話しているが 完結していない または 例文の語を使って発話しているが 発音が悪くて 発話の意味が分からない 2 点 : 例文を読み上げているが 発音が非常によくない 3 点 : 例文を読み上げている かつ 発音にやや難があるが 一般の日本人が少し努力すればすべて理解できる 4 点 : 例文を読み上げている かつ 発音に母語の影響がわずかに残るが全くコミュニケーションの妨げにならなく 発音 イントネーションが自然である

11 選択肢読み上げ問題 : 教師採点基準 0 点 : 発話なし または 音声はあるが 意味不明 または 回答と全く関係のない発話 1 点 : 選択肢内の語を使って発話しているが 完結していない または 選択肢内の語を使って発話しているが 発音が悪くて 発話の意味が分からない 2 点 : 正しい選択肢を読み上げているが 発音が非常によくない または 間違った選択肢を読み上げているが 発音 イントネーションが ( 正しい選択肢であれば 4 点になる程度に ) 自然である 3 点 : 正しい選択肢を読み上げている かつ 発音にやや難があるが 一般の日本人が少し努力すればすべて理解できる 4 点 : 正しい選択肢を読み上げている かつ 発音に母語の影響がわずかに残るが全くコミュニケーションの妨げにならなく 発音 イントネーションが自然である

12 文生成問題 : 教師採点基準 0 点 : 発話なし または 音声はあるが 意味不明 または 回答と全く関係のない発話 1 点 : キーワードではないが なんらかの関連する発話をしていて 意味がだいたい分かる 2 点 : キーワードを使って発話しているが 完結していない または キーワードを使って発話しているが 発音が悪くて 発話の意味が分からない または キーワードを使って発話しているが文法的に重大な誤りがある 3 点 : キーワードを使って正しい文を発話している かつ 発音にやや難があるが 一般の日本人が少し努力すればすべて理解できる 4 点 : キーワードを使って正しい文を発話している かつ 発音に母語の影響がわずかに残るが全くコミュニケーションの妨げにならなく 発音 イントネーションが自然である

13 自由回答問題 : 教師採点基準 以下の 4 項目についてそれぞれ 0 点 ~4 点で採点する 流暢さ (Fluency, 発話がなめらかか ) 正確さ ( 文法が正しいか 語彙が適切に使われているか ) 内容 ( タスクが遂行できているか 必要な情報を伝えているか ) 表現力 (richness, 語彙 表現が豊富に使われているか )

14 機械採点の流れ

15 クライアント 受験者 テスト画面 音声 WAV (HTTP POST) 次問題 サーバ VAD& 定常ノイズ除去 テスト制御 音声文読み上げ Queue 採点文読み上げ採点 音声 Queue 文読み上げ採点選択肢読み上げ採点 音声 Queue 文読み上げ採点文生成採点 音声 Queue 文読み上げ採点自由回答採点 問題選択

16 音声認識器 T3 と Julius アルゴリズムの異なる 2 種類の音声認識器を使用 Julius 2 種類の温泉認識です 受験者 2 種類の音声認識器です T3 ん 種の音声認識 木

17 前処理 : VAD (Voice Activity Detection) 受験者の発話 初 中級受験者発話が途切れることが多い h i t o g a a r u i t e i m a s u 人が歩いて ( 無音 ) います 無音区間が詰められた音声 CENSREC-1 の VAD h i t o g a a r u i t e i m a s u 人が歩いています 音声区間の情報 Julius による発話文の認識 T3 による発話文の認識基本周波数パターン距離の計算発音タイミング距離の計算 スピーキングレート計算

18 文読み上げ問題 : 機械採点

19 第 1 段階 Julius の第一候補が正解文? T3 の第一候補が正解文? スタート No Yes T3 の n- best 中に正解文がある? No Juliusのn- best 中に正解文がある? Yes Yes Yes 特徴量から採点 1 点特徴量から採点 No No 1 点 0 点

20 第 2 段階 8 次元で SVR 発音の正確さ 1Juliusの単語 (= 文 ) 音響尤度フレーム平均 2T3の単語 (= 文 ) 音響尤度フレーム平均 モーラの長短 3 母語話者 受験者間の発音タイミング距離 抑揚 ( アクセント イントネーション ) 4 母語話者 受験者間の基本周波数パターン距離 流暢さ 種類のスピーキングレート

21 発音タイミング距離 日本語話者 受験者 o h a y o l1 l2 l3 l4 5 おはよう o h a y o lt1 lt 2 l l t3 t l 4 t 5 おーはよう l l n 長さ 発音タイミング距離 ( 差分 ) 4 n ( l n+ 1 ln) ( ltn+ 1 ltn )

22 基本周波数パターン距離 ( 差分 ) 日本語母語話者と受験者の発話の周波数パターン間の距離 200 受験者による発話 基本周波数 o h a y o u 0 フレーム (t) 日本語話者による発話 基本周波数 o h a y o u フレーム (t) ( 参考文献 : 加藤圭介, 野沢和典, 山下洋一, 英語学習者の文発声における韻律自動評定, 信学技報,NLC

23 スピーキングレートの要素 yo ni n ka zo ku de o to u to ha sho ha ha 4 人家族で弟がいます 弟は小学生です 母 音素の長さ 発話全体の長さ 音声区間の長さ 息継ぎ区間の長さ CENSEREC-1 の VAD で計算 録音時間

24 スピーキングレート 以下の 4 種類のスピーキングレートを計算する スピーキングレート1 スピーキングレート2 S 1 S 2 = = 音素数発話全体の長さ 音素数音声区間の長さ スピーキングレート 3 ( 息継ぎ区間の長さ ) S 3 = 息継ぎ区間の長さ発話全体の長さ スピーキングレート 4 ( 音素内の発音の速さ ) S 4 = n k ( S 2 1/ 音素の長さ) k 音素数 2

25 選択肢読み上げ問題 : 機械採点

26 スタート Julius の第一候補が正解文? T3 の第一候補が正解文? T3 か Julius の第一候補が選択肢うちのどれか No No Yes T3 の n-best 中に正解文がある? Yes No Juliusのn-best 中に正解文がある? Yes Yes Yes No T3 と Julius の第一候補が一致 Yes 特徴量から採点 2 点特徴量から採点 2 点 2 点 No No 1 点 0 点

27 第 1 段階 T3 と Julius の両方で発話文を認識させ 両方で正解文を認識 採点へ 片方で正解文を認識 発音悪い 採点終了 2 点 両方で同じ誤答を認識 発音よい 採点終了 2 点 異なる誤答選択肢を認識 誤答 発音悪い 採点終了 1 点 いずれの選択肢も認識されない 採点終了 0 点

28 第 2 段階 8 次元で SVR ( 文読み上げ問題と同じ ) 発音の正確さ 1Juliusの単語 (= 文 ) 音響尤度フレーム平均 2T3の単語 (= 文 ) 音響尤度フレーム平均 モーラの長短 3 母語話者 受験者間の発音タイミング距離 抑揚 ( アクセント イントネーション ) 4 母語話者 受験者間の基本周波数パターン距離 流暢さ 種類のスピーキングレート

29 文生成問題 : 機械採点 5 次元の特徴量の値からSVRにより得点を算出 1スピーキングレート1 2スピーキングレート2 3Julius 認識文キーワード抽出 ( 1 できた 0 できない ) 4T3 認識文キーワード抽出 ( 1 できた 0 できない ) 5キーワードスポッティングによるキーワード抽出 ( 1 できた 0 できない )

30 自由回答問題 : 機械採点

31 自由回答問題 : 機械採点 第 1 段階 内容チェック Julius と T3 の認識文内のキーワード OR キーワード数が 0 ならば 0 点 1 以上は第 2 段階へ 第 2 段階 4 次元 SVR 流暢さ スピーキングレート 1 2 発話量 音素数 / 録音時間 語彙多様性 異なり語数 /SQRT(2 延べ語数 )

32 機械採点と教師採点の相関

33 個別特徴量と教師採点の相関文読み上げ問題 スピーキングレート1: 音素数 / 発話長 0.63 スピーキングレート2: 音素数 / 音声区間長 0.66 スピーキングレート3: 息継ぎ区間 / 発話長 スピーキングレート4: 音素内の速さ 0.09 モーラの長短 : 発話タイミング距離 抑揚 : 基本周波数距離 0.08 発音 :Julius 単語音響尤度 発音 :T3 単語音響尤度 0.06 文読上げ :20 人 17 問

34 個別特徴量と教師採点の相関 自由回答問題 語彙多様性 0.79 スピーキングレート1 音素数 / 発話長 0.37 スピーキングレート2 音素数 / 音声区間長 0.69 発話量音素数 / 録音時間 0.86 自由回答 20 人 10 問

35 機械と教師の採点の相関 学習データ : 自由回答 文読み上げ81 人 選択肢読み上げ 文生成 114 人評価データ : 各 20 人 相関 RMSE 自由回答 選択肢読み上げ 文読み上げ 文生成

36 テストシステム

37 セクション構成 セクション 1: 文読み上げ問題 + 選択肢読み上げ問題 セクション 2: 文生成問題 + 自由回答問題

38 項目パラメータ推定 項目応答理論多値モデル (Graded Response Model) 教師による採点の平均を離散値に戻した多値 困難度のみの1パラメータモデル

39 probability curves for an item with five ordered categories

40 能力値推定 ベイズ EAP (Expected a posteriori) 推定法 アダプティブテスト

41 Adaptive Test 0.1 かた 0.7 にへ 1.0 とく 1.5 てつ 2.0 まを

42 Adaptive Test

43 スタートルール テスト開始ルール & 終了ルール 最初に 2 問解く その得点から事前分布の平均を決め 誤差 ( 事後標準偏差 ) の期待値が最も小さくなるような問題を選ぶ ストップルール 各セクション最大 10 問 or 誤差 ( ベイズ推定 : 事後標準偏差の期待値 ) が 0.5 以下

44

45 J-CAT /400 聴解 /100 J-CAT と SJ-CAT の相関 文字語彙 /100 N=22( 中国語母語話者 ) 文法 /100 読解 /100 平均 標準偏差 SJ- CAT /100 J-CAT 聴解文字語彙文法読解 SJ-CAT

46 今後の課題 システムのチューンナップ 信頼性 妥当性の検討

47 メンバーと助成 メンバー : 今井新悟 ( 筑波大学 ), 篠崎隆宏 ( 千葉大学 ), 伊東祐郎 ( 東京外国語大学 ), 中村洋一 ( 清泉女学院短期大学 ), 山田武志 ( 筑波大学 ), 菊地賢一 ( 東邦大学 ), 赤木彌生 ( 山口大学 ), 中園博美 ( 島根大学 ), 家根橋伸子 ( 東亜大学 ), 本田明子 (APU), 西村竜一 ( 和歌山大学 ), 石塚賢吉 ( 株式会社ドワンゴ ), 酒井たか子 (~2012)( 筑波大学 ) 助成 : 科研基盤研究 (A) ( ) 2010~2012 年度 音声認識を応用したコンピュータ自動採点日本語スピーキングテストの開発 科研基盤研究 (A)( ) 2014~2016 年度 コンピュータ自動採点日本語スピーキングテストの実用化と妥当性の検証

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