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2018年11月29日 (木曜日)

日本人英語話者向け発音自動評価システム

イーオンとKDDI総合研究所に次のようなメールを送りました。

英会話教室を運営するイーオンと、KDDI総合研究所は、AIを用いた英会話スキルの評価システム「日本人英語話者向け発音自動評価システム」を共同開発。提供するサービスについて、発表会を実施した。

完璧にネイティブを真似る必要はない、相手に伝われば良い

日本人英語話者向け発音自動評価システムは、その名の通り日本人向けに開発したものだ。この点についてKDDI総合研究所の教育・医療ICTグループでグループリーダーを務める米山暁夫氏は「完璧なアメリカ英語の発音ができなくても良い、日本人臭さが残る発音でも、相手に無理なく伝わる発音なら高く評価する」設計にしたと語っている。

言語はネイティブを真似て学習するディープラーニングです。全ての母語はネイティブ真似て、フィードバックで矯正して学習しております。

グーグルの囲碁の人工知能のAlphaGoも達人を真似てチャンピオンに勝てるように自分で学習をしました。

人工知能の学習方法は人間の脳が真似たディープラーニングです。脳科学者の茂木健一郎氏も英語学習は人工知能から学べと言っています。これは、達人を真似ると言う学習方法を学べと言う意味です。

https://president.jp/articles/-/17438

“指標は4つの軸で成り立っており、1つ目が単語レベルでの発音の正確さとアクセントを評価する「音素と語強勢」、2つ目が連続する2つの単語が連結することで発音が変化する「リンキング」とリズム、”

言語音に音素が並んでいれば単語が連結する事はありません。またもし単語が連結しているなら音素は存在しません。2つの相反する指標を同時にどう定量化できるのでしょうか。

米山暁夫が次のようにも言っています。
ただし、すべての音声データはイーオンの教師による評価が付随する「教師ありデータ」となっている。

人工知能の学習において教師あり学習(Supervised Learning)は、学習データに正解ラベルを付けて学習する方法です。教師の個人的な評価は人工知能で言う「教師ありデータ」にはなりえません。単なる個人的な見解であります。

個人的なデータいくら集めても教師ありデータにはなりません。

このように多くの間違いと、矛盾に満ちた発音自動評価システムは英語学習の助けとなるとは思えません。

完璧にネイティブを真似る必要はない、相手に伝われば良いと言う発音自動評価システムに従っては英語の発音さえも良くなりません。

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