# 複数言語コードを含む発話転写と話者分離
: Whisper+Pyannote.audio による自動音声認識の高度化

徐 勤
1 京都大学文学研究科
xu.qin.4f@kyoto-u.ac.jp
}

砂岡 和子 ${ }^{2}$
2 早稲田大学政治経済学術院
ksunaoka@gmail.com

## 概要

生成系 AIを取り込んだ自動音声認識技術 (Automatic Speech Recognition : ASR) は飛躍的進歩をとげつつあるが，頻繁に Code-switching（CS）が起きる自然発話の ASR はまだ課題が残る。本文は, $\mathrm{CS}$ 発話の典型である外国語授業の 3 つのケースを素材とし, Whisper の最新版モデル large-v3 でテキスト転写を行い，更に Pyannote.audio を用いて多人数 CS 発話の話者分離（Speaker Diarization：SD）を行った. large-v3 適用のさいのパラメータ設定, および合成音による SD の結果, 従来の手法に比べ，日本語と中国語 CS 発話の ASR 精度が大きく改善した.

## 1 はじめに

人の移動や情報の国際化に伴い, 生活や仕事の場で多言語化が進行している. CS 発話の自然言語デー 夕の収集には, 言語別・発話者別の transcription が不可欠であるが，手作業での書き起こしには膨大な時間と当該言語の専門知識を必要とする。自動でテキスト変換できるツールやサービスを使えば, CS 発話を迅速かつ低コストでテキスト化でき，多言語機械翻訳や会話分析用コーパスデータ構築の大きな支援手段となる。AIを取り込んだ自動音声認識技術は,有力な代替ツールとして期待が大きい.

本研究は CS の多い外国語授業での自然発話を分析対象とし，これをWhisper で書き起こし， Pyannote.audio を用いて話者分離することで, 複数言語コードを含む音声の自動転写の課題解決を目指す。

## 2 Whisper の音声認識技術

Whisper は, 2022 年 9 月 22 日に OpenAI が開発し
^{(1)}$ https://book.st-hakky.com/data-science/whisper-transcription/ ${ }^{2}$ https://dev.classmethod.jp/articles/whisper-how-to/
}

た汎用音声認識ツール『で，68 万時間の多言語音声データで学習・訓練された. Whisper は, transcribe メソッド(で音声ファイル全体を読み込み，最初の 30 秒間の音声チャンクで言語の種類を検出する[1]. 利用可能な学習済みモデルサイズは tiny, base, small, medium, large $の$ 順に 5 種類あり，いずれも多言語の書き起こしに対応する.このうち, large モデルは最も認識精度が高いが，その分，より多くのメモリと計算時間を要する. Whisper には、2022 年 12 月に large-v2 モデルが追加され、2023 年 11 月には large v3 が登場し, 性能がさらに向上した.

## 2.1 Whisper large -v3 の精度

large-v3 は， large-v2 より ASR の精度と性能が向上し,多種類の言語に対し, 認識の単語誤り率 (WER: word error rates)，または文字誤り率 (CER: character error rates) が全体的に低減した ${ }^{3} .102$ 言語を含むデ一タセットである Fleurs ${ }^{(1)}$ 用いた各言語の WER や CER 評価では, large-v3 モデルにおいて, スペイン語,イタリア語, 英語の WER はそれぞれ $2.8 \%, 3.0 \%$, $4.1 \%$ であり, large-v2 モデルの $3.0 \%, 4.0 \%, 4.2 \%$ に比べ，誤り率がおよそ 1 割 2 割低減している。一方，日本語と中国語の CER も，それぞれ large-v2 の 5.3\%と $14.7 \%$ から, large-v3 の 4.9\%と 7.7\%に減少したが，両言語とも欧米語のそれより誤り率はやや高めの数值で推移している。これは言語種によりシステムの訓練度に差があり, 日本語と中国語のデータ量は欧米語より相対的に少ないことに起因する。また両言語とも漢字を使用し，単語分かち書きをしないことも分析精度に影響を与えている。

## 2.2 ケース 1: 中日 CS 発話の ASR

Whisper large-v3 の精度を, A 大学の中国語初級授
^{3}$ https://github.com/openai/whisper

 }^{4} \mathrm{https}: / /$ paperswithcode.com/dataset/fleurs

業の資料で検証した. 本授業は, 計 52 名の学生が出席する大規模教室で行われ, 録画元音はノイズが多く, 日本語母語話者である教員（女性）の発話課題も散見したため, Whisper の転写精度は約 $40 \%$ に留まった[2]. そこで全 90 分授業の内, 31 40min 間につき，同一教員が無雑室で再録を行い，その音声を再び Whisper で転写した結果，認識精度は約 $80 \%$ と倍増した.教員の日本語と中国語の発話率は約 $1: 1$ である.ノイズ除去と教員の発音矯正効果と考えられる[2]. 本実験では, 無雑音室での再録音声の内,中国語の使用が多い発話区間 (32:10 35:35 間の 3 分 25 秒）のデータを対象に, large-v2 との転写精度の比較実験を行った.

ASR システムのパフォーマンスは, 通常, 文字誤り率 (CER) によって測定される[3]. 本実験では, Whisper の ASR コードに verbose=True ${ }^{\circledR}$ を設定し，雑音低减や言語コード, ファイルサイズ調整などパラメータを変え, 時間帯ごとの発話内容を高い精度で認識できるようにした。結果は付録 1 に見るように, large-v3 は, large-v2より, 認識文字総数 (句読点と記号を除く, 以下同様）が約 2 割増え, 中国語の認識文字数は倍増した（検出総字数 large-v2 : 168 字 $\rightarrow$ large-v3: 203 字, 中国語 52 字 $\rightarrow 100$ 字, 日本語: 106 字 103 字). さらに, 短時間に反復発音される単語の文字転写に関しては, large-v2 は 1 単語しか生成できないが, large-v3 は全反復回数分を書き起こした（例付録 1 ：large-v3 “报纸报纸报纸”）.以上から, 中国語授業における日中 CS 発話に対し, large-v3 の認識精度は large-v2 よりも大幅に向上したことが確認できた.

## 3 Pyannote. Audio による話者の分離

Whisper の ASR モデルは, 誰が話したのか, 話者を分離して書き起こしできない. Pyannote.audio®は, PyTorch 機械学習フレームワークに基づき, 音声フアイル内の発音の特徴をもとに話者検出を行う. 話者ごとに発話時間情報を区切り, 同じグループにまとめることで[4], 話者分離 (Speaker diarization: SD) が可能になる[5]. ただし, Pyannote.audio は音声の文字転写機能がない. そこで, Whisper large-v3 の音声認識機能と Pyannote.audio の話者分離機能を組み合わせることで, どの時間帯で誰が何を話したのか, テキストとして書き起こす手法を試みた。

## 3.1 ケース 2: CS 発話の話者分離 (原音)

データ 2 は, B 大学の中級中国語会話授業の冒頭で, 教師（女性, 中国語母語話者）と学生 1 名（女性, 日本語母語話者）のやりとりを録音したものである. ASR 機能が破綻しないよう, 発話者数を絞った録音環境とし，これをWhisper の large-v3 モデルで転写した. 表 1 は冒頭 1 分半の転写結果である.本段落の発話総字数は 179 (character) で, うち日本語が $14 \%$, 中国語は $86 \%$ を占めている. Whisper の転写率は 7 割強で, 発話中の学生や教師の短片語彙 (例: 嗯, 贵) や, 日本語固有名詞 (例: 優月, 福井）など，認識に失敗した箇所があった.

表 1 データ 2 : 転写結果と手作業による校正

長さ: 1 分 30 秒（総字数 : 180 ; 中国語字数 : 155 ; 日本語字数 : 25 )

好的好的那我们开始上课吧同学们早上好早上好那我们先做一下ロ语练习まずは会話の練習をやっていきましょう中村優越(越 $\rightarrow$ 月) 到中村優越(越 $\rightarrow$ 月) 你的毛衣真好看你的毛衣真好看你的衣服真好看哪里哪里恩你在哪买的我在我在福井福井啊福井福井ですか我在福井买的贵吗贵吗贵贵很贵今天天气怎么样今天天气很好很好照很好好的中村優越 (越 $\rightarrow$ 月）问我一个问题问我一个问题噢你你的衣服很漂亮谢谢谢谢你你的衣服也很漂亮谢谢

注 : 下線は教師, その他は学生の発話. 黒字の斜体表記は日本語, 黒字の太字表記は中国語. 赤字は筆者が補充した Whisper の認識失敗箇所，括弧内は転写正解. 以下同様.

この Whisper 転写結果を, Pyannote.audio を用い,音声ファイルにおける話者分離を行った（図 1）. その結果, 3 人の発話者が認識されたが, 転写原文と照合すると, SPEAKER_01 と SPEAKER_02はともに教師発話で, SPEAKER_00 は学生の発話である. また, 発話が後半になるにつれ, 話者認識に混乱が生じ, 例えば最後の「谢谢」は学生の発話であるが,「SPEAKER_02」と誤って表示された.
^{6}$ https://github.com/pyannote/pyannote-audio
}
^{5}$ https://book.st-hakky.com/data-science/openai-whisper/
}
print(start, end, speaker, text)

1.9884 .559 SPEAKER_02 好的,那我们开始上课吧

5.146 5.916 SPEAKER_02 同学们早上好

6.6656 .949 SPEAKER_00 早上好

8.86511 .459 SPEAKER_02 那我们先做一下口语练习

11.80111 .821 SPEAKER_02 まずは会話の練習をやっていきましょう

22.79823 .34 SPEAKER_02 中村優越

28.43828 .719 SPEAKER_01 中村優越

29.42430 .498 SPEAKER 01 你的毛衣真好看

32.28433 .668 SPEAKER_01 你的衣服真好看

40.54541 .789 SPEAKER_00 你在哪买的

46.34151 .609 SPEAKER_00 我在福井买的

59.12259 .331 SPEAKER_02 贵吗

61.43761 .619 SPEAKER_02 贵吗

63.53763 .799 SPEAKER_00 很贵

64.94966 .039 SPEAKER_01 今天天气怎么样

67.81 69.299 SPEAKER_00 今天天气很好

69.62569 .875 SPEAKER_01 很好

70.50670 .931 SPEAKER_00 好的

72.047 72.374 SPEAKER_01 中村優越

73.5174 .158 SPEAKER_01 问我一个问题

75.06875 .856 SPEAKER_01 问我一个问题

81.07383 .499 SPEAKER_00 你的衣服很漂亮

85.374 85.938 SPEAKER_00 谢谢

86.1487 .118 SPEAKER_02 谢谢你

87.74689 .02 SPEAKER_02 你的衣服也很漂亮

89.222 90.379 SPEAKER_02 谢谢

図 1 データ 2 : 話者別の転写結果（一部）

## 3.1.1 ASR 精度の可視化（ケース 2）

ASR 技術により, 外国語授業における教師と学生の発話比率のデータを可視化できれば，教育の質向上の目安にできる. 表 2 はケース 2 のデータを, Python で集計した結果である. 授業中における学生と教師の発話文字数の比率は, Pyannote.audio と手作業による話者分離結果ともに約 1 対 4 で，発話回数の比率は約 3 対 7 となった. 本授業の担当教員が,学生とのインタラクションを丁寧に行い, 学生回答の繰り返しやフィードバックを与えていることが数值で可視化できる. ASR のチューニングや話者分離技術は，指標の可視化の有力な手段である．今後は手動計測に替え, 自動表示プログラムの開発を目指す.

表 2 データ 2 : 話者別の集計

 &  &  &  \\

## 3.2 ケース 3: CS 発話の話者分離 (合成音)

データ 3 は, データ 2 と同じ教師と別の学生（男性）による応答の録音である. 表 3 に Whisper と Pyannote.audio を組み合わせ, 話者ごとに転写を行った. 表 4 は表 2 同様，話者別の発話回数と文字数を Python で集計した結果である.

本段落の発話総字数は 142 で，うち日本語が $13 \%$ を占めているが，学生や教師の断片的な日本語表現

（例 : 髪の色）を, Whisper は認識しなかった。転写率は約 8 割で，“哦” “恩”のようなフィーラーを除き，それ以外の中国語は正しく認識された（表 3).

## 表 3 データ 3: 転写結果と手動校正

長さ: 1 分 29 秒 (総字数 : 142 ; 中国語字数 : 122 ;日本語字数 : 19)

## 下一位 奥村 奥村 你头发的颜色真不错 髪の色对 グッド你头发的颜色真不错 谢谢 不客气你觉得今天天气怎么样 很好 很好 那昨天怎么样很好 哦很好 那你问我一个问题 質問 你昨天晚上吃了什么 我昨天晚上吃了便当 你昨天晚饭吃了什么唐揚げ唐揚げ摁 肉 肉 肉ですか 肉 肉肉 肉你再说一遍 你昨天晚上吃了什么 我昨天晚上吃了肉 肉 很好 肉

表 4 データ 3: 話者別の集計

 &  &  &  \\

print(start, end, speaker, text)

0.6671 .677 SPEAKER_00 下一位,奥村。

6.724 9.116 SPEAKER 00 奥村，你头发的颜色真不错。 20.50322 .416 SPEAKER_00 你头发的颜色真不错。

24.16324 .327 SPEAKER_01 谢谢。

25.025 .163 SPEAKER_00 不客气。

26.262 28.658 SPEAKER_00 你觉得今天天气怎么样?

31.0131 .253 SPEAKER_01 很好。

32.06133 .879 SPEAKER_00 很好。那昨天怎么样?

37.22437 .633 SPEAKER_01 很好。

38.20240 .0 SPEAKER_00 很好。那你问我一个问题。

47.78450 .457 SPEAKER_00 我昨天晚上吃了便当。

52.70554 .477 SPEAKER_00 你昨天晚饭吃了什么?

60.073 .658 SPEAKER_01 我昨天晚上吃了肉。

75.34775 .367 SPEAKER_00 肉。

76.69476 .714 SPEAKER_00 肉。

77.73577 .755 SPEAKER_00 肉。

78.04178 .061 SPEAKER_00 肉。

79.08279 .102 SPEAKER_00 肉。

80.0280 .041 SPEAKER 00 肉。

81.0 83.658 SPEAKER_ 00 你再说一遍。你昨天晚上吃了什么? 84.38386 .96 SPEAKER_00 我昨天晚上吃了肉。 87.50688 .134 SPEAKER_00 肉。很好。肉。

図 2 データ 3 : 話者別の転写結果
次に, Pyannote.audio を使用して話者ごとに発話内容を転写した結果 (図 2)，SPEAKER_00 (教師発話) と, SPEAKER_01（学生発話）の 2 人の発話者が認識された. 前半部分の話者は正しく認識されたが,後半部分では 5 箇所で話者認識が混乱を呈し, 自動話者分離の精度は約 $77 \%$ \%゙あった.このため, 話者分離によって得られた学生対教師の発話文字数の比率 $1: 9$ は, 実際の発話文字数の比率 $3: 7$ よりも低くなった（表 4）. SD 数值が実際と乘離した原因の一つに, 原音声のノイズ混入が考えられる.そこで, Python の音声合成ライブラリーである Edge-TTS ${ }^{(1)}$使用して，表 3 の校正内容を元に，女性と男性の 2 種類の音声を設定することで，無雑音の対話音声フアイルを合成した。その上で, Whisper と Pyannote.audioを組み合わせて, ケース 3 の合成音声ファイルの書き起こしを行った（図3）.

$
\text { print(start, end, speaker, text) }
$

0.3031 .495 SPEAKER_00 下一位, 澳村

2.5014 .937 SPEAKER_00 澳村, 你头发的颜色真不错!

6.0226 .042 SPEAKER_01 - 髮色?

8.624 8.645 SPEAKER_00 对!

9.843 10.232 SPEAKER_01 - 很好!

11.941 13.576 SPEAKER_00 你头发的颜色真不错!

14.84515 .09 SPEAKER_00 - 谢谢!

17.143 17.713 SPEAKER_00 不客气!

18.70120 .617 SPEAKER_00 你觉得今天天气怎么样?

21.86122 .269 SPEAKER_01 - 很好!

24.22324 .57 SPEAKER_00 很好!

25.542 26.495 SPEAKER_00 那昨天怎么样?

27.74328 .151 SPEAKER_01 - 很好!

30.12231 .014 SPEAKER_00 哦, 很好!

31.92233 .056 SPEAKER_00 那你问我一个问题!

34.52934 .549 SPEAKER_01 - 请問!

36.962 38.577 SPEAKER_01 你昨天晚上吃了什么?

40.62142 .237 SPEAKER_00 我昨天晚上吃了便当。

43.22144 .797 SPEAKER_00 你昨天晚饭吃了什么?

45.88246 .086 SPEAKER_01 - 炸鸡!

48.20248 .406 SPEAKER_01 - 炸鸡!

50.72350 .743 SPEAKER_01 嗯!

52.20352 .224 SPEAKER_01 肉!

53.74353 .763 SPEAKER_01 肉!

56.12256 .346 SPEAKER_01 肉吗?

58.305 58.326 SPEAKER_01 肉!

59.665 59.685 SPEAKER_01 肉!

61.70361 .724 SPEAKER_01 肉!

63.02263 .043 SPEAKER_00 肉!

65.40266 .255 SPEAKER_00 你再说一遍!

67.16168 .677 SPEAKER_00 你昨天晚上吃了什么?

69.92171 .496 SPEAKER_01 我昨天晚上吃了肉!

73.50174 .455 SPEAKER_00 肉, 很好!

75.42475 .445 SPEAKER_00 肉!

図 3 データ 3 : 合成音声の転写結果

転写の結果, 2 人の話者 (SPEAKER 00 は教師発話, SPEAKER_01 は学生発話）を区別し, 学生と教師の発話回数はそれぞれ 16 回と 18 回で, 発話内容の総字数は学生が 39 字, 教師が 97 字となった. 学生と教師の発話文字数の比率は, 人間の自然発話および合成音声ともに, 学生対教師が約 3 対 7 となり,合成音声により ASR の精度が向上したことを裏付けよう. 後半部分では 3 箇所で話者認識が混乱したが，他の部分では話者は正しく認識され，話者分離の精度も約 $91 \%$ に向上した. いっぽう Whisper は，断片的な日本語表現を中国語と間違え，勝手に自動翻訳を行った（例表 3 と図 3: 日本語の「唐揚げ」 を，「炸鸡」と中国語に自動翻訳）。Whisper を始め対話型 $\mathrm{AI}$ の過剩サービスを回避することは難しい。

## 4 まとめと課題

本研究は外国語授業の CS 発話を素材とし, Whisper と Pyannote.audioを組み合わせて, 複数言語コードを含む発話音声の自動転写と話者分離を行い，得られた発話内容に対し, Python でコードを書き，話者ごとの $\mathrm{CS}$ 言語の使い分けと発話量の集計を行った (図 1,2参照).さらに Edge-TTS を使用し,無雑音の対話音声ファイルを合成し, 同様に ASR を実施することで，精度の向上を検証することができた (図 3 参照). 各ツールの機能はまだ改善の余地があるが, Whisper の書き起こし機能と Pyannote.audio の話者認識機能を組み合わせれば, CS 発話における話者別の発話内容,および発話量の分析がかなりの精度で可能であることが分かった。外国語教師が，授業内の CS 言語の配分や自身の発話量を把握するツールとして，授業改善に役立てるなど,具体的応用事例が考えられる. ASR 転写結果と比較することで，発話者の発音の不明膫や不正確な箇所を瞬時に検出することも可能になる.

今後の課題として, Whisper の複数言語コードの認識機能の更なる向上以外に, Pyannote.audio の発話者数増加に伴う話者分離機能の混乱，およびデータ処理能力の時間的減衰を如何に防ぐのか，システムの技術的課題の解決が望まれる. 本研究はこれら予備的実験を基に，今後言語別と発話者別の CS 発話分布, および発話テキスト変換精度を自動表示するプログラムの開発を目指す。


## 謝辞

本研究は JSPS 科研費基盤研究 C (21K00773）「八イフレックス型授業の相互行為検証と PC シミュレ ーションに基づく実践応用」研究代表者 : 砂岡和子の助成を受けている.

## 参考文献

1. RADFORD, Alec, et al. Robust speech recognition via large-scale weak supervision. In: International Conference on Machine Learning. PMLR, 2023. p. 28492-28518.

2. 砂岡和子, 徐勤. “生成系 AI と初級外国語学習者の Code Switching 発話「聴取」パフォーマンス”，電子情報通信学会技術研究報告（ET2023-23）, pp.33-37, 2023.

3. ZHAO, Yun, et al. BART based semantic correction for Mandarin automatic speech recognition system. arXiv preprint arXiv:2104.05507, 2021.

4. STOLCKE, Andreas. Improving Diarization Robustness using Diversification, Randomization and the DOVER Algorithm. arXiv preprint arXiv:1910.11691, 2019.

5. BREDIN, Hervé, et al. Pyannote. audio: neural building blocks for speaker diarization. In: ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2020. p. 71247128 .

## 付録

付録 1 手作業および Whisper large-v2 と large-v3 の転写結果

黒字の斜体表記は日本語, 黒字の太字表記は中国語

large-v2 (検出総字数: 168 字, 中国語：52字, 日本語：106字)
はい很好那下面是第三課第三課すごく少ないですねな少ないですねはい第三課

我們念一下はいいきます報紙電子辭典豆漿法語留学生手機謝謝眼鏡はいでは次の人第三課ね念的是報紙新聞ね豆漿あなるほど豆漿も読んだ確かに豆漿もう一個間に長いやつ電子辭典電子辞書ですねはい電子辭典法語らん法語三声三声だから発音するとき二声三声で読まれますのでね

large-v3（検出総字数：203 字, 中国語：100字, 日本語：103 字）

はい很好那下面是第三課第三課すごく少ないですねなんか第一課より少ないですねはい第三課我们念一下はいいきます报纸报纸报纸电子词典電子词典電子词典豆漿豆漿豆漿法语法语法语留学生留学生留学生手機手機手機谢谢谢谢谢谢眼鏡眼睛眼鏡では次の人第三課数念的是報纸新聞ね豆䊢なるほど豆漿も読んだ確かに豆漿もう一個間に長いやっ電子辞典電子辞書ですねはい電子辞典法語うん法語三世三世だから発音するとき二世三世で読まれますのでね

手動転写 (総字数 : 212 字, 中国語：104 字, 日本語：108 字)

はい很好那下面是第三课第三課すごく少ないです数なんか第一課より少ないですねはい第三课

我们念一下啊はいいきます报纸报纸报纸电子词典电子词典电子词典豆浆豆浆豆浆法语法语法语留学生留学生留学生手机手机手机谢谢谢谢谢眼镜眼镜眼镜はいでは次の人第三课呢念的是报纸はい报纸新聞反豆浆あなるほど豆浆も読んだ確かに豆浆もう一個あいだに長いやつ电子词典電子辞書ですねはい电子词典法语うん法语三声三声だから発音する時二声三声で読まれますのでね

付録 1 の日本語訳 (Whisper の ASR 結果ママ)

はいとてもいいです次は第 3 課です第三課すごく少ないですねなんか第一課より少ないですねはい第 3 課読みましょうはいいきます新聞新聞新聞電子辞書電子辞書電子辞書豆乳豆乳豆乳フランス語フランス語フランス語留学生留学生留学生スマホスマホスマホありがとうありがとうありがとうメガネメガネメガネはいでは次の人第 3 課ね読んだのは新聞はい新聞新聞敳豆乳あなるほど豆乳も読んだ確かに豆乳もう一個あいだに長いやつ電子辞書電子辞書ですねはい電子辞書フランス語うんフランス語三声三声だから発音する時二声三声で読まれますのでね

付録 2 データ 2 の日本語訳 (下線は教師 ; その他は学生の発話)

はいはい授業を始めましょう皆さんおはようございますおはようございますまずスピーキングの練習をしましょうまずは会話の練習をやっていきましょう中村優月さんはい中村優月さんあなたのセ ーターすてきですね！ あなたのセーターすてきですね！ あなたの服とてもきれい！いえいえうんどこで買ったの? 私は私は福井福井あ福井福井ですか福井で買いました高かった? 高いですか高い高かったとても高いのね今日の天気はどう? いい天気ですはいうんよくできましたでは中村優月さん質問してください質問してあああなた先生の服すてきですありがとうありがとうあなたの服もすてきですありがとうございます

付録 3 データ 3 の日本語訳 (下線は教師; その他は学生の発話)

次の人奥村さん奥村さん髪の毛の色いいね髪の色？そうグッド? 俋だねありがとうございますいやほんとに今日の天気はどう? いい天気ですそうだね昨日はどうだった? とても良い天気でしたああそうだねでは質問して質問？先生は昨日の夜, 何を食べましたか？昨日の夜は弁当を食べたなでは君は，昨日の夕食, 何食べた? 唐揚げ唐揚げうん肉肉肉ですか肉肉肉肉もう一度言って昨日の夜は何食べた? 昨日の夜は肉を食べました肉いいですね肉