音声認識AIを活用した英語音読データの分析

発表キーワード

音声認識AI

第２言語音声習得

誤読音素分析

本研究は，音声認識AIを用いて収集された英語音読データを対象とし，学習者の誤読傾向を音素単位で定量的に分析することを目的とする。対象は大学生46名による音読データ約10万件のうち1000件であり，Microsoft TeamsのReading Progressを用いて取得された誤発音データを分析した。各単語を音素に分解し，誤読回数と出現回数に基づいて誤読率を算出した。その結果，誤読は特定の音素に集中しており，特に /ɑː/，/ʌ/，/ɜːr/，/ə/ といった母音において高い誤読率が確認された。また，母音は子音の約3倍の誤読率を示した。これらの結果は第二言語音声習得理論と整合的であり，誤読が母語音韻体系に依存して体系的に生じる可能性を示唆する。本研究は，大規模データに基づき音素レベルで誤読傾向を可視化した点に意義がある。