電気系工学専攻 融合情報学コース 恩田 健太郎さんが2024年度音学シンポジウム優秀発表賞を受賞されました

2024年6月15日、電気系工学専攻 融合情報学コース 恩田 健太郎さん（M1）が情報処理学会音声言語情報処理研究会において2024年度音学シンポジウム優秀発表賞を受賞されました。

受賞された研究・活動について

母語話者音声コーパスのみを用いた自己教師あり学習による外国語訛り音声の合成
恩田健太郎、朴浚鎔、齋藤大輔、峯松信明

今後の抱負・感想
今や誰もが外国語を話す時代ですが、いまだに人間にしろ音声認識AIにしろ、訛りのある音声の聞き取りは苦手です。その原因の一つは学習データが母語話者音声と比べて圧倒的に不足していることですが、本手法を用いることで母語話者音声のみから様々な組み合わせの「A語訛りのB語」を生成することができます。生成された音声はリスニング教材や音声コーパスとしての利用が期待できるほか、本手法で用いられている技術は、学習者の発音評価や教材の難易度推定にも応用が検討されています。この研究はまだ始まったばかりです。今後も峯松先生・齋藤先生のご指導のもと、「母語話者音声コーパスのみを用いた」をキーフレーズとした訛り音声に関する研究に取り組んでまいります。