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2016年9月16日 (金曜日)

音声認識が発音学習を阻害する理由

これはMITによる幼児の言語習得つまりディープラーニングの動画です。臨界期を過ぎた大人の脳の学習メカニズムも同じです。

https://www.youtube.com/watch?v=RE4ce4mexrU

この幼児の水と言う単語の発音が"gaaaa"から6ヶ月かけて"water"になります。しかし習得のプロセスにおいて"water"として聞き取れるはわずか後半の方です。
もしこれを音声認識で判断すると"water"の発音のほとんどは間違いと判断されます。実際にはこの幼児は発音のディープラーニングを続けて"water"になりました。幼児にすれば多分発音は少しずつ良くなっていく実感はあったのかも知れません。

現在の音声認識の判断は統計的になされます。音声には正しい音素が並んでいないので、正しい判断がされているかも分かりません。それなのにシステムは勝手に合格とは不合格の判断を下します。不合格になれば学習意欲が下がります。音素が存在しないのですから、合格になってもそれが正しいと言う保証はありません。
脳のディープラーニングは特徴を少しずつ学習するので、学習中のアウトプットが合格か不合格は大事な要素ではありません。上手になっている実感があれば、つまり学習が継続できればいつかは良い発音になります。続ける事により良い発音になる可能性が高まります。

日本の伝統芸能などは一生稽古だと言う名人も少なくありません。
そして何よりも自分でフィードバックを得て、正しい発音であると言う判断力が最も重要であり、その判断を機械任せにするのは最悪です。ディープラーニングで学習すべきは正しいアウトプットではなく正しい発音にするフィードバックを使う言語音の調整能力です。

脳のディープラーニングではプロセスが大事であり、学習過程におけるアウトプットの合格や不合格を判断する必要はありません。無い方が学習意欲を保持できます。

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