# 論文
## 音声認識を用いた言語能力自動測定システム“言秤”の構築

\author{
宮部真衣
}

言語に関する能力を，客観的かつ自動的に把握する需要が高まっている．例えば，近年, 日本において認知症は身近なものとなっているが, 認知症は, 言語能力に何らかの特徴が表出する可能性があることはよく知られている。言語能力を測り，それらの兆候を捉えることができれば，早期発見や療養に役立つ可能性がある．また，現在, 多くの留学生が日本語教育機関において日本語を学んでおり, 学習者の習熟度に対し, 適切な評価を与えることが各教育機関に求められている。 しかし, 書く能力や話す能力の評価は, 主に評価者の主観によって行われており, 評価者によって判断に摇れが生じうる。機械によって自動的かつ客観的に言語能力を測定することができれば，評価者による摇れの生じない評価の一つとして活用できる可能性がある. これまでにも，言語能力の測定に関する取り組みはあるものの，いずれも人手を介して測定を行うためコストが高く, 気軽に測定することは難しい。そこで本研究では，手軽に言語能力を測定可能なシステム「言秤（コトバカリ）」を提案する．本提案システムでは, (1) 音声認識システムの組み込み, および (2) テキストデータから定量的に言語能力を測定する指標の採用を行うことで, 従来人手で行っていたテキスト化および言語能力スコアの算出を自動化し, コストの軽減と手軽な測定を実現する。また，「被測定者自身による自己把握・状況改善（用途 1)」および「被測定者以外による能力の高低の判断（用途 2)」という観点から，言語能力スコア（Type $\cdot$ Token 比）算出における音声認識システムの利用可能性について検証を行った。書き起こし結果および音声認識結果から得られる言語能力スコアは異なるため, 閥値との比較のような, 単純な言語能力スコアの対比による能力の高低の判断 (用途 2) は難しいことがわかった。また, 同一時期に複数回測定し，書き起こし結果および音声認識結果から得られる言語能力スコアの相関を調べたところ, 集団としては相関が見られなかった。一方，個人で分けると，相関が見られる発話者と見られない発話者がいることがわかった. 相関が見られる発話者については, 被測定者の言語能力スコアを継続的に測定し，その変化を観察することによる能力の判断（用途 1） や言語能力の現状把握・維持・改善（用途 2）ができる可能性が示唆された.

キーワード：言語能力，音声認識，自動測定，認知症スクリーニング

†諏訪東京理科大学経営情報学部, Faculty of Business Administration and Information, Tokyo University of Science, Suwa

† 京都大学大学院人間 - 環境学研究科, Graduate School of Human and Environmental Studies, Kyoto University

†† 大阪大学日本語日本文化教育センター, Center for Japanese Language and Culture, Osaka University

††† 奈良先端科学技術大学院大学研究推進機構, Center for Frontier Science and Technolopgy, Nara Institute of Science and Technology

# 
Development of Language Ability Measurement System (KOTOBAKARI) using Voice Recognition

\author{
Mai Miyabe ${ }^{\dagger}$, Shuko Shikata ${ }^{\dagger \dagger}, \mathrm{Kay} \mathrm{Kubo}^{\dagger \dagger \dagger}$ and Eiji Aramaki ${ }^{\dagger \dagger \dagger \dagger}$
}

There is a growing need for automatic measurements of language ability. With increase in the aging population, the number of older adults with dementia is expected to increase. Language disorder is considered one of the most fundamental symptom with which dementia can be detected. The identification of language defects particular to dementia symptoms may contribute to the early detection of dementia. Currently, many foreign students learn Japanese at educational institutions, which are required to provide appropriate evaluations to their students. However, differences occur because evaluators judge the language abilities of foreign students subjectively. The measured results from an automatic language ability measurement system could be used for objective evaluations. Although traditional studies manually measured language abilities, such methods are often costly. In this study, we propose the automatic language ability measurement system, "KOTOBAKARI," as an alternative to traditional manual measurement methods. This system is expected to reduce the cost and time of measuring the language ability using the following steps: (1) voice recognition to obtain text data and (2) quantitative indicators for automated language ability measurement. We verify the capacity of voice recognition to measure language ability by comparing language ability to a threshold value and by assessing language ability score changes. The experimental results show that it is difficult to judge language ability by threshold value comparison, using our system. On the contrary, the language ability score of some individuals, measured with our system, was correlated with the correct score. This result indicates that these individuals can use our system to assess language ability changes by continuous measurements.

Key Words: Language Ability, Voice Recognition, Auto Measurement, Screening of Dementia

## 1 はじめに

言語に関する能力を, 客観的かつ自動的に把握する需要が高まっている．言語能力把握の需要がある場面の一つに, 認知症スクリーニングがある。日本は世界に先駆けて超高齢社会に突入した. 2013 年の高齢化率は $25.1 \%$ のぼり ${ }^{1}$, 世界でも例を見ないスピードで高齢化が進行している。高齢化の進行に伴い，認知症高齢者の増加も見込まれる。2012 年 8 月の厚生労働省発

表によると, 2010 年における日常生活自立度 $\mathrm{II}^{2}$ 以上の認知高齢者数 3 は 280 万人にのぼり, 将来推計として 2025 年には 323 万人， 65 歳以上の人口比率にして $9.3 \%$ にまで昇するだろうと予測されている 4 . また, 日本における人口 10 万人当たりの若年性認知症者数（18 64 歳）は, 47.6 人にものぼるとされている ${ }^{5}$. 今や，認知症は我々にとって非常に身近なものとなっている.

厚生労働省の調査によると ${ }^{6}$, 最初に認知症に気づくきっかけとなる症状の一つとして, 言語障害がある。言語能力は長期にわたる学習や経験によって発達するものであり，一定レべルまで発達した後は, 加齢によっても衰えにくいとされる (Hampshire, Highfield, Parkin, and Owen 2012). 一方で，構文をあやつる能力は， 70 代後半を境に低下しはじめるという報告もある (Kemper, Marquis, and Thompson 2001). Kemperによると, 英文における認知症の進行度は語彙能力，構文能力ともに相関関係にあり, 症状が進行するにつれ，構文能力の顕著な低下がみられるという。つまり，認知症は言語能力，とりわけ語彙能力に，加齢の影響ではない何らかの特徴が表出する可能性をもつものである。もし言語能力を測り，その兆候を捉えることができれば，早期発見や療養に役立つのではないかと考えた。

また, 留学生の日本語能力評価においても，言語能力の自動測定への期待が高まっている．現在, 多くの留学生が日本語教育機関において日本語を学んでいる。学習者の習熟度に対し, 適切な評価を与えることが各教育機関に求められているが，言語能力の評価は，一概に容易とは言えない。具体的には, 作文課題やスピーチテストなどの,「書く能力」「話す能力」の評価は,評価者の主観によって行われることが一般的であるが (木村 2009; 鳥井 2013; 金久保 2016), このような評価は評価者の能力や判断に大きく依存してしまうという問題を孕む．機械による客観的かつ自動的な評価が実現できれば，評価者による判断の摇れという問題を排除した尺度として活用できる可能性がある.

近年，大規模なコホート研究によって，数十年の言語能力の経過を観察する試みが行われている．その結果，老化や認知症などと加齢によるさまざまな能力との関係は徐々に明らかになりつつある (Kubo, Kiyohara, Kato, Tanizaki, Arima, Tanaka, Nakamura, Okubo, and Iida 2003; Snowdon, Kemper, Mortimer, Greiner, Wekstein, and Markesbery 1996).しかし, これらの取り組みには, 人手でのテキストデータの作成・収集, テキストの分類, 各評価スコアの算出などが必要であり，時間・金銭的コストが高い，また，テキストの分類には訓練をつんだ専門家が必要であるなど，言語能力測定のハードルが高い.
^{3} 65$ 歳以上を指す.

4 認知症高齢者数について, http://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/2r9852000002iau1.html

5 若年性認知症の実態等に関する調査結果の概要および厚生労働省の若年性認知症対策について. http://www.mhlw.go.jp/houdou/2009/03/h0319-2.html

6 厚生労働省の認知症施策等の概要について. http://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12301000-Roukenkyoku-Soumuka/0000031337.pdf
}

そこで本研究では，言語能力測定システム「言科（コトバカリ）」を提案する．言語能力測定における大きな課題の一つとして, 分析対象となるテキストデー夕の作成がある. 従来は, 音声デー夕の書き起こしなど，人手でのテキスト化が必要であり，多大な時間を要していた，提案システムでは, 音声認識システムにより, 言語能力の被測定者の発話データを自動的にテキスト変換することで，コストの大幅な軽減を行う，ただし，音声認識システムの認識精度には限界があり，常に正しい認識結果が得られるとは限らない.

我々はこれまでに，テキストデータに基づいて定量的に言語能力を測定する指標（以降，言語

能力指標と表記する) を提案してきた (荒牧, 久保, 四方 2014 ). また, 提案指標を用いたテキスト分析の結果, 一部の指標 (TTR (Type・Token 割合) および JEL (日本語学習語彙レベル)) によって認知症者の特徴的な傾向などを観察できる可能性を示した (四方, 荒牧 2014; 荒牧他 2014). このうち, TTRは, Type（異なり語数）と Token（延べ語数）の比率 (Type/Token) であるため, TTR スコアは語の内容ではなく, 出現回数のみに基づいて算出される指標であり,発話されたのがどのような語であるかという点については関与しない. そのため, TTRを用いた場合, たとえ語の内容の認識結果が誤っていたとしても, 算出されるスコアに問題は生じにくいと考えられる。よって, 提案システムでは, 先行研究における提案指標を採用し, 特に TTR スコアに着目することで, 音声認識による認識誤りの影響を受けにくく, さらに人手作業を排除した定量的なスコア算出を実現する.

本提案のポイントを以下に整理する.

分析テキスト作成コストの軽減音声認識システムを組み込むことにより，音声を録音／入力するだけで，言語能力の測定を可能にする。

スコアリングコストの軽減定量的に算出可能な言語能力指標を採用することにより，認識誤

りを許容し，さらにスコア算出のための人間の介在を省略可能にする。

本論文では, 採用する言語能力測定指標と提案システムについて概説した後, 低コストな言語能力測定の要となる音声認識システムの利用可能性について, 検証実験の結果から議論する.

## 2 関連研究

本研究で実現を目指す言語能力の自動測定は, 認知症のスクリーニングや留学生の言語能力評価などの様々な場面において応用が期待されるものである。本章では, 言語能力と老化／疾患に関する先行研究および音声認識の活用事例について述べる.

## 2.1 言語能力と老化／疾患

一般に，老化と言語能力とは相関しないといわれている。例えば，一部の言語能力は, 高齢者においても伸び続けるため, 老人が理解している語彙数は, 若者の約 1.3 倍だという報告も

ある (呉田, 伏見, 佐久間 2002). その一方で, 人間が構文をあやつる能力は, 70 代後半を境に低下しはじめるという報告もある (Kemper et al. 2001).

失語症などの言語との関連が深い疾患を除けば，罹患中の言語能力の変化についての調査は少ない. しかし, 85 歳以上の $40 \%$ が罹患している認知症 (厚生労働省研究班 2013 ) については近年研究が進んでいる．Snowdon は，認知症者は認知症の症状が認められ始める 50 年前から語彙能力が低いと報告した (Snowdon et al. 1996)。また, Kemperによると，英文における認知症の進行度は語彙能力, 構文能力ともに相関関係にあり, 症状が進行するにつれ, 構文能力の顕著な低下がみられるという (Kemper et al. 2001).

ただし，ある人間が認知症か否かを判定するための項目に，言語能力に関するものがあることを考慮すれば，認知症患者が言語能力の低下を示すことは，ある種のトートロジーであり，言語能力と認知症, さらに老化の関係は, 複雑な様相を呈しているといえる.

文章から認知症などの疾患を推定することが可能となれば，測定の侵襲度が低く，かつ，超早期からの検出が可能となる.

## 2.2 音声認識の活用事例

近年, 音声認識技術が進展し, 様々な場面で音声認識が利用されている。例えば, スマートフォンの普及に伴い，ブラウザ上での音声検索なども利用できるようになった．また，旅行対話を対象とした音声翻訳 (Ikeda, Ando, Satoh, Okumura, and Watanabe 2002; 笹島, 井本, 下森, 山中, 矢島, 福永, 正井 2005 ; 花沢, 荒川, 岡部, 辻川, 長田, 磯谷, 奥村 2009) や, コー ルセンターの自動案内のための電話音声認識 (加藤 2010), 英語字幕の生成 (下郡, 坪井 2010),議事録の作成 (別所，松永，大附，廣嶋，奥 2008) など，音声認識を利用した多様なシステムがこれまでに提案されている。

旅行対話など，分野を限定した場合，音声認識によって高精度な認識を実現することは可能であるが，分野を制限せずに精度のよい認識結果を得ることは未だ容易ではない．従来の音声認識を利用したシステムは， 限定的な分野を対象にするなどして精度改善の工夫を行い，正しい認識結果を取得し，その結果を利用することが前提となっている.

本研究では，言語能力の測定において，音声認識を利用する。精度の良い認識結果が得られれば，より正確な言語能力測定が可能であるが，認識誤りが生じていても，その影響を受けにくいと考えられる言語能力指標を採用することで，頑健な言語能力測定の実現を目指している.

## 3 言語能力指標

我々はこれまでに，言語能力指標の提案および提案指標を用いたテキスト分析を行い，提案指標によって認知症者の特徴的な傾向などを観察できる可能性を示してきた (四方，荒牧 2014;
荒牧他 2014). 本論文では, この先行研究で提案した言語能力指標を採用し, 提案システムを実現する。

そこで本章では，まず，提案システムで採用する言語能力指標について概説する.

一般に，言語能力は「話す (speaking)・聞く (listening)・読む (reading)・書く (writing)」の 4 つに大別される. 本研究は, 人間からの出力に関わる,〈話す〉能力および〈書く〉能力に注目する。〈話す〉能力および〈書く〉能力は，大別すると語彙に関する能力（以降，語彙能力とよぶ）と文法に関する能力（以降，文法能力とよぶ）の 2 つになる (Kintsch and Keenan 1973; Turner and Greene 1977). 本研究で採用する言語能力指標は, 主に語彙能力に関わるものであり，以下の 2 つの観点で分類できる.

単位： 語単位で算出され，それを全文で平均するタイプのもの（単語指標）, 文単位で算出され，それを全文で平均するタイプのもの（単文指標），および使用語彙数など，全文から導出されるタイプのもの（文章指標）

方法：辞書などで定義された基準に基づいてレべル付けされたもの（辞書定義尺度）および大規模コーパスから統計的に算出されるもの（統計量）

これらの観点から指標を分類した結果を表 1 に示す. 以下，各指標の定義を述べる。

(1) Type $\cdot$ Token 割合 (Type Token Ratio; TTR):

Type（異なり語数）と Token（延べ語数）の比率 (Type/Token) を示す.この值が大きいほど，語彙量が多いことを意味する，文章全体で集計した値をTTR スコアとする。

(2) 頻度 ・使用者数比 (Frequency per User Popularity; FPU)：語の特殊性を示す指標である。語の特殊性は, 語の出現頻度を語のユーザ数で割った値と定義する。この値が低いほど，その語は一般的であり，高いほど，その語のユーザ数が少ない語（特殊な語）であることを示す。例えば，スラングや専門用語などは高い値を持つ.ソーシャルメディア上の 10 万人の発言を 8 ヶ月間調査して得たデータをもと

表 1 本研究で用いる言語能力指標

 \\

に, 語のユーザ数および出現頻度を算出し, 各語の頻度・使用者数比コーパスを構築した (Aramaki, Maskawa, Miyabe, Morita, and Yasuda 2013). このコーパスを参照して語ごとに頻度・使用者数比を算出し，全単語の値を平均した値を FPU スコアとする.

(3) 日本語学習語彙レベル (Japanese Educational Lexicon Level; JEL)：

語彙の難易度を示す指標である。難易度は日本語学習辞書 7 に収載されている語彙レベルを用いた。語彙レベルは, 1 (初級前半), 2 (初級後半), 3 (中級前半), 4 (中級後半), 5 (上級前半), 6 (上級後半) に分けられる (砂川 2012). 語ごとに算出し, 全単語の平均を JEL スコアとする。

（4） 機能表現難度 (Difficulty of Functional Expression; FNC)：

機能表現 8 の難易度を示す. この値が大きいほど，文章内で用いられている機能表現の難易度が高いことを意味する。難易度の定義は「日本語機能表現辞書つつじ」(松吉, 佐藤,宇津呂 2007) で設定されている難易度による。難易度は A1, A2, B , C, F の 5 段階に分かれておりここれを $1(\mathrm{~A} 1)$ から $5(\mathrm{~F})$ に変換した。文ごとに算出し，平均した値を $\mathrm{FNC}$ スコアとする.

(5) ポライトネス (Politeness of Functional Expression; PLT) :

機能表現の丁寧さの度合いを示す.この値が大きいとき，機能表現が丁寧であることを表す.ポライトネスは「日本語機能表現辞書つつじ」(松吉他 2007 ; 松吉, 佐藤 2008)の分類を採用した．分類では機能表現が常体 (normal), 敬体 (polite), 口語体 (colloquial),堅い文体 (stiff)の 4 種類に分けられており, 口語体 (colloquial) $=1$, 常体 (normal) $=$ 3 , 敬体 $($ polite $)=5$, 堅い文体 $($ stiff $)=5$ に変換した. 文ごとに算出し，平均した値を PLT スコアとする.

（6）具体性 (Named Entity Ratio; NER):

固有名詞の割合を示す。具体性は，固有名形態素数を全名詞形態素数で割った値と定義する.この値が大きければ，文章の内容がより具体的であることを示す. 固有名詞の判定は，形態素解析器 $\mathrm{JUMAN}^{9}$ (Kawahara and Kurohashi 2006) を用いて行う。地名，数詞，固有名詞の割合を文ごとに算出し，平均した値を NER スコアとする.

以降,これらの言語能力指標をもとに算出される値を「言語能力スコア」と総称する.なお, これらの指標は, 人間の言語能力によって表出したテキストの特徴を表すものの一つであると見なし, 本論文では「言語能力指標」と呼ぶこととしているが, これらの指標は人間の言語能力を直接的に表すものではない.


## 4 提案システム：言秤（コトバカリ）

本章では，まず，想定するシステムの用途を整理し，提案システムの構成について述べる.

## 4.1 想定するシステムの用途

前述したように, 本研究で提案する言語能力測定は, 様々な場面へと適用できる可能性があるが，本論文では，適用対象の一つとして想定している認知症者を例として, システムの用途を整理する。

認知症予防回復支援のアプローチの一つとして，認知的アプローチがある (大武 2010).これは, 知的活動と社会的ネットワークの構築により, 認知症になると衰える認知機能を必要とする認知活動を行い，認知機能の低下を遅らせるものである。本人が認知症であると自分の状態を認識しており，その状態の維持や改善に取り組みたいと考えている場合，被測定者自身が前向きかつ積極的にシステムを利用する可能性がある.

一方で, 認知症の疑いのある人の言語能力を測定する場合などは, 上述したケースとは異なると考えられる。日本イーライリリー株式会社が行った調查10によると，認知症を疑うきっかけとなる変化に気づいてから，最初に医療機関を受診するまでにかかった期間は平均 9.5 か月，変化に気づいてから確定診断までにかかった期間は平均 15.0 か月であるとの調査結果がある.認知症には様々な原因があり，早期診断で治療可能なものがあるが，上述の調査では，確定診断までに時間がかかったことによる患者や家族の負担に関して，「適切な治療がなされなかった」 という回答が $36.7 \%$ を占めており, 早期診断の重要性が見て取れる。しかし，それにも関わらず，認知症の疑いのある人自身が受診を嫌がる11ことなども多い。このような場合, 被測定者の周囲の人々（家族など）は測定に対して前向きであっても，言語能力の被測定者がシステムの利用に後ろ向きである可能性がある.

そこで本提案システムでは，以下の 2 種類の用途を想定し，システムの検討を行う。

用途 1 ： 被測定者自身による自己把握・状況改善

被測定者が自発的にシステムを利用し，その結果を自分自身で確認することにより，言語能力の現状を把握し，改善などに役立てることを想定している。

用途 2：被測定者以外による能力の高低の判断

例えば，認知症の疑いのある人（被測定者）の家族などが，被測定者の発話を音声デー 夕として保存しておき，そのデータから言語能力を測定することにより，被測定者の言語能力傾向を把握するために用いることを想定している。


なお，用途の整理においては認知症者を例としたが，他の分野においてもこれらの用途はあると考えらえる，例えば，留学生の能力評価の場合, 留学生自身による自己の能力把握が用途 1 ，教師などの評価者による能力評価が用途 2 に該当する.

## 4.2 システム構成

本研究では， 3 章で述べた 6 指標に基づき，言語能力を測定するシステム「言秤」を提案する。言秤のシステム構成を図 1 に示す.

4.1 節で述べたシステムの用途を考慮し, 音声データの入力は, 入力方式 (1) ユーザ端末に保存された音声データ（wavファイルなど），または入力方式 (2) マイクによるリアルタイム入力を想定する。 入力方式 (1) は, 用途 2 のように, 被測定者以外がシステムを利用する場合に必須となり，また用途 1 でも利用可能である。 入力方式 (2)については, 用途 1 のように自発的な測定を行う際, 音声データの作成の手間を減らし, その場で直接入力するために必要であると考えた。

音声データあるいはマイク入力に対し, 以下の 3 つのモジュールでの処理を行い, 言語能力スコアを出力する.

(A) 音声認識モジュール音声認識ソフトウェアにより, 入力音声をテキストデータに変換する。

(B) 言語処理モジュール音声認識モジュールにより変換したテキストデータに対し, 形態素

図 1 システム構成
解析を行う。

(C) スコアリングモジュール言語処理モジュールによって得られた解析結果をもとに， 3 章で述べた言語能力スコアを算出する。

方式 (1) 保存された音声データおよび方式 (2) マイクによるリアルタイム入力については, 全てのモジュールでの処理が必要となる。 また, 本システムでは, 音声入力だけでなく, テキストによる入力も可能であり, その場合は, 音声認識モジュールを除いた 2 つのモジュール（言語処理モジュールおよびスコアリングモジュール）によって処理される.

提案システムの画面例を図 2 および図 3 に示す. スコアリングモジュールにより算出された 6 つの言語能力スコアは, 図 2 のようにレーダーチャートとして画面上に表示される。なお, 方式 (2) マイクによるリアルタイム入力の場合, 入力結果を随時可視化し, ユーザへとフィードバックする（図 3）こともできる.

図 2 言語能力スコア表示画面

図 3 リアルタイムフィードバック画面

## 5 検証実験

音声認識システムによる言語能力の測定可能性を検証するために, 音声データを用いた言語能力スコアの比較実験を行う，本章では，検証仮説と評価に用いるデータについて説明する.

## 5.1 検証仮説

音声認識システムの認識精度が高い場合, 認識結果が発話内容と完全一致することも考えられる。もし, 完全一致するならば, 算出される言語能力スコアには何の問題もない. しかし, 現在の音声認識システムでは, 常に高精度な認識ができるとは限らない. では, 認識結果と実際の発話内容にずれがある場合, 正しい言語能力スコアの算出はできないのだろうか.

これまでに行った分析の結果, 我々が提案・採用する 6 つの言語能力指標のうち, 認知症の傾向把握に大きく寄与しうる ${ }^{12}$ 指標は, TTR (Type・Token 割合) およびJEL（日本語学習語彙レベル) の 2 つであることが判明した (荒牧他 2014). この 2 つの指標はまた, 日本語学習者の日本語習熟度の変遷を把握する際にも活用できる可能性がある指標でもある (久保, 宮部, 四方,荒牧, 李 2015). 特にTTR は, Type（異なり語数）と Token（延べ語数）の比率 (Type/Token) であり, TTR スコアの算出において, 発話されたのがどのような語であるかという点については関与しない.

我々はこの点において, 音声認識システムによる認識結果が不完全であっても, TTR スコアを算出できる可能性があると考えた。具体的には, ある語の認識を誤った（例えば,「機械」という発話を「機会」と変換したり, 全く異なる語として認識するなど）としても，発話者によって語の発声の仕方が変わらないと仮定すれば, 音声認識システムは毎回同じ誤りとして出力し,総じて異なり語数, 述べ語数が大きく変わらない可能性があると考えている. 異なり語数, 述べ語数が大よそ合っていれば，仮説上はTTR スコアも実際の発話内容から算出されるものと類似するはずである.

そこで, 本実験では, 「音声認識システムの認識結果が正しくなくとも, Type 数, Token 数は実際の発話データと相関する」という仮説を立て, 言語能力スコアの算出・比較を行う。本検証では，理論的に認識誤りに頑健な指標であると考えられるTTRスコアをもとに，音声認識システムを介した言語能力の測定可能性を議論することとし，認識内容の影響を受けるその他の指標については，参考値として掲載する。


なお, 今回は, 音声認識することを想定していない録音音声データを評価用音声データとし,検証を行う，マイクに向かい, 音声認識することを意図して入力するよりも認識精度が低くなると考えられ，より劣悪な環境下を想定した検証結果になると考えている.

## 5.2 評価用音声データ

評価用音声データとして，模擬面接の設定で収録された音声デー夕 (保田, 田中, 荒牧 2013) を用いた，今回用いたデー夕は，模擬面接の設定において， 5 名の実験協力者（男性 2 名，女性 3 名であり，年齢は $20 \sim 40$ 代である）が各 10 回収録したデー夕（合計 50 回分）である.

就職活動を前提とした模擬面接の設定で, 実験協力者はあらかじめ考えてきた「学生生活で力を入れてきたこと」についての発話（3分間程度）を行ってもらった. なお, 収録時, 偶数回のみ聴衆（面接官役）を配置したが，聴衆には聴いていることを表すためにうなずくことのみを許可し，話者への質問や意見など，発話は一切行わないようにしている.

発話内容は，ボイスレコーダーおよびビデオカメラにおいて収録した．収録環境のイメージを図 4 に示す. ボイスレコーダーは机の上に置き, 被験者からは少し距離のある状態で録音している。評価用音声データとしては，ボイスレコーダーで収録したものを利用した。なお,このデータの収録においては，同じ内容を話してもらっているが，テキストを読み上げるのではなく, 面接の設定でその場で話してもらっているため, 実験協力者の 10 回の発話内容はそれぞれ異なっている 13.

発話者には，発話内容を録音していることを伝えているが，音声認識によるテキスト化を前提として収録したものではない. したがって，このデー夕は，録音を意識している可能性はあるが，音声認識することを意識した発話データではないといえる.

図 4 音声データの収録環境


## 5.3 評価用テキストデータの作成

音声認識による言語能力測定の可能性を検証するためには, 5.2 節で述べた各評価用音声デー 夕に対して，テキストデータを作成する必要がある.

まず，音声認識結果と比較するための正解データを作成した，正解データについては，音声を聞きながら，人手で書き起こし作業を行い作成した。なお，書き起こしの際は，「えー」や 「あー」などの言いよどみ (フィラー) もテキストとして書き起こしている.

次に, 音声認識システムによるテキストデータの生成を行った ${ }^{14}$. 現在, 様々な音声認識システムが公開されているが，その精度はシステム毎に異なると考えられる。そこで，実験結果に対する音声認識システムの精度の影響を考慮し, 異なる 2 種類の音声認識システムを用いて実験を行うこととした．本実験においては，以下の 2 種類の音声認識システム 15 を用いて，音声認識結果を生成する.
- 大語彙連続音声認識エンジン Julius (Rev. 4.2)(河原, 李 2005)

・アドバンスト・メディア社の AmiVoice $\mathrm{SP}^{16}$

本検証実験で用いるテキストデータは以下の 3 種類である. 各テキストの一部を表 2 に示す.

（1）書き起こしデー夕（以下，「書き起こし」と表記する）

（2）Julius を用いた認識結果（以下，Julius と表記する）

(3) AmiVoice SP2 を用いた認識結果（以下，AmiVoiceと表記する）

表 2 各テキストデータの一部

 & & \\

Julius, AmiVoice のテキストについては, 音声認識システムから出力された結果をそのまま掲載している.


## 6 実験結果と考察

本章では，それぞれのテキストに対する，スコアリングモジュールによる言語能力スコアの算出結果を比較する。なお，本論文では理論的に認識誤りに頑健な指標である TTR スコアをもとに, 音声認識システムを用いた言語能力測定の可能性を議論する. TTRスコア以外の言語能力スコアについては, 今回は参考値として提示することとし, 今後, 認識結果と併せた詳細な分析を行うことにより，測定可能性を検証する。

## 6.1 平均スコアとデータ間の相関

Type（異なり語数), Token (延べ語数) および 3 章で述べた 6 指標, 音声認識率 ${ }^{17}$ の平均値を表 3 に示す. 表 3 より, Type については書き起こしよりも, Julius, AmiVoiceの方が多い傾向がみられる。一方, Tokenについては, 書き起こしょりも Julius, AmiVoiceの方が少ない傾向がみられた. TTRについては, Julius, AmiVoiceが, 書き起こしょりも若干高い值となった. その他の言語能力スコアについては, 大きな違いはみられなかった.

各スコアに関する，テキストデータ間のピアソンの相関係数を表 4 にそれぞれ示す. 表 4 より, Type, Tokenについてはいずれの組み合わせでも 0.9 前後の強い正の相関 $(p<0.05)$ が確認できた。一方, TTRスコアについては，書き起こしと Julius, 書き起こしと AmiVoiceの相関係数はいずれも 0.2 未満であった.

表 4 における相関係数は, 50 回分の発話デー夕全体での相関を調べたものである. 発話者ごとの各スコアの相関係数および音声認識率を表 5 および表 6 に示す. 表 5 , 表 6 の TTR スコア

表 3 各スコアの平均値

$ : 書き起こしデータの総単語数, $\mathrm{D}$ : 脱落誤りの数, $\mathrm{S}$ : 置換誤りの数, $\mathrm{I}$ ：挿入誤りの数
}

の相関係数より，正の相関がある発話者が一部見られるものの，全発話者に相関が見られるわけではなく，相関の有無には個人差があることがわかった。

また, TTR スコアの相関係数と音声認識率とを比較すると, 相関係数が 0.4 以上だが音声認識率が低い場合（表 5 発話者 D）や，相関係数が 0.4 未満だが音声認識率が高い場合（表 6 発話者 C）などが見られ，書き起こしと音声認識とのTTR スコアの相関の高さには，音声認識精度による大きな影響は見られなかった。ただし，今回の検証は 5 名の発話者のみで行っている

表 4 テキストデータ間の相関係数

*: $p<0.05$

相関係数が 0.4 以上であったものを太字で示している.

表 5 話者別に見た言語能力指標に関する書き起こしデータ・音声認識結果 (Julius) 間の相関係数

* : $p<0.05$

相関係数が 0.4 以上または -0.4 以下であったものを太字で示している.

表 6 話者別に見た言語能力指標に関する書き起こしデータ・音声認識結果 (AmiVoice) 間の相関係数

*: $p<0.05$

相関係数が 0.4 以上であったものを太字で示している.

ため，今後より多数の話者データを確保した上で影響の有無を検証する必要がある.

## 6.2 発話音声データに基づく言語能力測定の可能性

## 6.2.1 TTR スコアの測定可能性

6.1 節で示したように，検証の結果，Type，Token については実際の発話内容（書き起こし） と音声認識システムの認識結果 (Julius, AmiVoice) との間に強い正の相関がみられたが, 50 回分の発話データ全体で検証すると，TTR スコアの相関は確認できなかった. 一方, 発話者ごとにTTR スコアの相関係数（表 5）をみると，5\%水準で有意なものは一部のみであるが，一部の発話者については正の相関が見られており，相関の見られる発話者とそうでない発話者に分かれることが示された.

以上の結果から, 音声認識システムを用いた言語能力の測定可能性について議論する. 6.1 節で示したように，単純に TTR スコアのみを比較した場合, 本来の TTR スコア（表 3 では「書き起こし」が相当）よりも高くなる可能性がある。したがって，単純にある閾値を下回ったかどうか, といった観点から，TTR スコアを認知症の初期症状の発見など，能力の高低の判断 (4.1 節用途 2）に用いることは難しい，ただし，本研究で，音声認識により各指標がどの程度バイアスを受けるかが明らかになった，今後，これを補正することで，さらに精度の高い推定を実現できる可能があると思われる。

一方, 発話者ごとに分けて検証を行った結果, 音声認識によるTTR スコアと本来の TTR スコアに相関が見られる発話者と，相関が見られない発話者がいることが分かった. 有意な相関が見られた発話者 A (Julius 使用, AmiVoice使用), 発話者D (AmiVoice使用)に関して, 音声認識による TTR スコアと本来のTTR スコアとの比例定数を調査した結果, 発話者 A (Julius 使用）の比例定数は平均 0.66, 標準偏差 0.02 , 発話者 A（AmiVoice 使用）の比例定数は平均 0.59 ,標準偏差 0.02 , 発話者 D（AmiVoice 使用）の比例定数は平均 0.57 , 標準偏差 0.03 となり, ほぼ一定の比例定数が確認された。また, TTR スコアに相関が見られなかった発話者の発話内容を確認すると，Juliusを用いた場合（表 5）に相関が見られなかった発話者 B（相関係数 0.049）, $\mathrm{E}($ 相関係数 - 0.156）については, どちらの発話者も, 発話の中で「えーと」「えー」といったフィラーを頻繁に使用している傾向が見られた。また, AmiVoice を用いた場合（表6）に強い相関が見られなかった発話者 C（相関係数 $0.379 ）$ は，5 名の発話者の中でも音声認識率が高く,発話者 Cの 10 回分のデータの中で, TTR スコアの大きな変化が生じていない傾向が見られた.音声認識率が高いにも関わらず，TTR スコアに相関が見られなかった原因としては，このTTR スコアの変化の小ささが関係すると考えられる。発話者 $\mathrm{C}$ と, 表 6 において有意な相関が見られた発話者AのTTRスコアの取りうる幅（最大値一最小値）を比較すると，発話者Aの幅が 0.054 （書き起こし）および 0.107 (AmiVoice) であったのに対し, 発話者 Cの幅は 0.019 （書き起こし）および 0.066 (AmiVoice) であり, 発話者 A と比較すると, 発話者 C の TTR スコアは

ごく狭い範囲に密集する傾向が見られた. そのため, 発話者 $\mathrm{C}$ の 10 回の計測データでは TTR スコアの摇れがあまり見られず，その中でやや傾向の異なる TTR スコアの一つのぺアが外れ值となり，相関係数が低くなった可能性がある。このような発話者については，より多くの発話データを収集することで，音声認識によるTTR スコアと本来の TTR スコアとの高い相関が得られる可能性がある。な押，今回検証に用いた発話者デー夕は 5 名分であり，今後より多くの発話者デー夕を用いた比較を行うことで，TTR スコアに相関が見られない発話者らに，今回見られたこれらの傾向が現れるかどうか確認する必要がある.

これまでの調査では，長期的に認知症者の言語能力スコアの変化を見ていくと，徐々に減少していく傾向が確認されている (四方，荒牧 2014)。このような傾向を鑑みると，スコアに相関が見られる一部の発話者に関しては，継続的に被測定者のTTR スコアを測定・記録し，その変化を見るという利用法において，認知症の初期症状の発見（4.1 節用途 2）に役立てることができる可能性がある，同様に，被測定者自身が現状把握・言語能力の維持・改善目的で継続的に言語能力スコアを計測し比較するといった利用方法（4.1 節用途 1）も可能であると考えられる。なお，音声認識結果から算出された言語能力スコアに基づいて言語能力の変化を把握していくためには，本来のスコアと音声認識によるスコアとの相関が見られた上で，比例定数が一定となる必要があると考えられる，そのため，完璧でない音声認識システムを用いる場合，提案システムによって能力の測定が可能な発話者かどうかは, 複数回の測定を行い, スコアの相関と比例定数を確認した上で判断する必要がある。

## 6.2.2 その他のスコアの測定可能性

5.1 節でも述べたが，今回，理論的に認識誤りに頑健な指標であると考えられる TTR スコアに基づいて，音声認識システムを介した言語能力の測定可能性を議論することとし，TTRについては前述のような測定可能性があることを明らかにした。一方, TTR 以外の指標は，各語に紐づいた特有の値（例えば，FPU の場合は頻度・使用者数の比）や, 品詞（NER の場合, 固有名詞の数）に基づいてスコアが算出される。つまり, 発話内容が正しく認識されなければ，正しいスコア算出が難しい指標であるといえる，表 4，表 5 ，表 6 においては，参考値として TTR スコア以外の指標についても相関係数を示した。表 4 , 表 5 , 表 6 より, FPU と FNC については，全体および一部の発話者において， 0.4 以上の正の相関が見られた.

FPU スコアに相関が見られた発話者と見られなかった発話者に関して, 特徴があるのかどうかを確認したところ，相関の高さに影響を与えるような特徴は見られなかった．ただし，相関の見られなかった発話者 B の書き起こしデータには，FPUの算出に用いたコーパスに含まれない専門用語が含まれていたのに対し，その音声認識結果では，それらの専門用語が，コーパスに含まれる（FPUの算出対象となる）単語として誤って認識されている，という場合が見られた.また, FNC スコアの相関が高かった発話者 C (Julius：0.479, AmiVoice：0.602) の特徴を
確認したところ, 音声認識率が高く, 機能表現も比較的正確に認識できていたのに対し, その他の発話者については，機能表現を認識できていなかったり，誤った機能表現として認識されていたりする場合が見られた。たたし，これらの傾向は，今回用いたデータから見られた少数の事例であるため，その他のデータにおいても同様の傾向が見られるのかどうか，専門用語の有無や，使用する機能表現のパターンなどが十分な検証用データを収集した上で，今後，検証する必要があると考えられる.

また, 今後音声認識の精度が向上し, 正確な認識結果が得られるようになれば, TTR 以外の 5 指標についても自動測定が可能になると考えられる.

## 6.3 高齢者施設におけるシステムの試用

5 章で述べた実験において用いた音声デー夕には, 高齢者の音声デー夕は含まれていない. 本提案システムの適用対象の一つである認知症患者は高齢者に多いため, 高齢者の音声データによる検証についても今後行う必要があると考えている.

これまでに我々は, 高齢者施設が主催した認知症相談会において, システムの試用を行った。図 5 に試用時の様子を示す. なお, 認知症相談会における試用時には, システムの説明などを行うため, 説明者が試用者の側に同席する形で行った. 相談会での試用においては，マイクを用いたリアルタイム入力による測定を行った。ただし，言語能力スコアの算出にはある程度の発話量が必要となる. 自由な発話を測定対象とした場合, 発話内容を思いつかないなど, 測定のための十分な発話量が確保できない可能性があると考え, 3 つの設問を用意し, 被測定者に

図 5 試用時の様子

図 6 試用時のインタフェース

はその設問に沿って発話してもらう形式を取った。また, システムのインタフェースについては，測定環境に合わせて変更している。具体的には，発話中には設問が表示され（図 6), 全ての設問に答えた後, 言語能力スコアがレーダーチャートとして表示される形式に変更した.

相談会においては, 51 歳 92 歳（平均 78 歳）の高齢者 19 名にシステムを試用してもらった. システムによる測定結果（音声認識ソフトウェア Julius を使用 ${ }^{18}$ ）と，録音した音声データの書き起こし結果との比較を行った結果, TTR スコアの相関係数は 0.379 であり, 相関は見られなかった。

小沼らの研究では，一般的な音響モデルは成人の音声を用いていること，また，高齢者話者の音声には口をあまり開けないことによる不明膫な音声などがあることから，高齢者の音声の音響特性と音響モデルとの間にミスマッチを生じ，認識率が低下することが報告されている (小沼, 桑野, 木村, 渡辺 1997). 高齢者を測定対象とした際に, 一般的な音響モデルを用いた音声認識システムを使うことで認識率が低下し，それが言語能力スコアの検証結果に影響を及ぼす可能性もある．ただし， 5 章で述べた検証実験と異なり，同一発話者による複数回の測定は行っていない. そのため, 今後, 高齢者に本システムを継続的に利用してもらい, 同一発話者 （高齢者）による測定の可能性について，検証していく必要がある。また，高齢者音声の高精度な認識を目指した研究も進められており (馬場, 芳澤, 山田, 李, 鹿野 2002), 今後このような研究が発展したとき，ユーザに応じて音響モデルの変更などができるようになれば，より正確な測定が可能になると考えられる。

は，個々人によって相関の高い音声認識システムが異なっていた。そのため，この試用においては，フリーのソフトウェアである Julius を使用することとした.
}

## 7 おわりに

本研究では，発話者の音声から言語能力を測定するシステム「言秤」を提案した．提案システムは, 認知症における初期症状の発見や自己把握・状況改善, 留学生の日本語能力の客観的な評価などにおいて利用されることを想定したシステムである。(1) 音声認識システムの組み込み，および (2) テキストデータから定量的に言語能力を測定する指標の採用を行うことで，従来人手で行っていたテキスト化および言語能力指標の算出を自動化し，コストの軽減と手軽な測定を実現した。ただし，テキスト化に音声認識システムを用いることで，正確な言語能力スコアの算出が困難となる可能性がある.

そこで, 言語能力測定の適用先の一つである認知症の初期発見を想定して用途を整理し, 「被測定者自身による自己把握・状況改善（用途 1)」および「被測定者以外による能力の高低の判断（用途 2)」という観点から，言語能力スコア算出における音声認識システムの利用可能性について検証を行った. 検証実験の結果, 以下の点を明らかにした.

(1) Type（異なり語数), Token（延べ語数）は, 発話内容と音声認識結果で強い正の相関がある。また, TTRスコア（Type・Tokenの比率）は, 複数発話者の混在するデー夕において相関はみられなかったが，同じ発話者の発話デー夕においては，相関が見られる発話者と，相関が見られない発話者とに分かれる傾向がみられた.

（2） Type, Token, TTRスコアのいずれも，相関関係はみられるものの, 実際の値には発話データとの差異がみられた。

(3) 上記の (1), (2)より, 閥値との比較のような, 単純な言語能力スコアの対比による能力の高低の判断（用途 2）は難しい。一方, TTR スコアに相関が見られる発話者については,被測定者の言語能力スコアを継続的に測定し，その変化を観察することによる初期症状の発見（用途 1）や言語能力の現状把握・維持・改善（用途 2）ができる可能性がある.

今回の検証においては, 評価用音声データとして, 音声認識することを想定していない録音音声データを用いた，ただし，発話者に対し，録音していることを伝えているため，録音されることを意識している可能性はある，今後，録音を全く意識していない発話データでの検証を行い, 同様の傾向が得られるかを確認する。また, 今回用いた音声データには, 高齢者の音声データは含まれていないため，それを用いた検証も行う必要があると考えている．今回の検証においては, TTRスコア以外の言語能力スコアを参考値として提示したが, 今後, 認識結果と併せた詳細な分析により，それらの測定可能性を検証する。

また, 今回得られた結果は, 音声認識エンジン Julius (Rev. 4.2) および音声認識システム AmiVoice SP2 を用いて検証した結果であり，より高精度な認識結果の得られるソフトウェアを用いた場合には，結果が変わる可能性がある。完璧な認識結果が得られるようになれば，正確な言語能力スコアを測定することが可能になるため, 今後は音声認識の認識率向上に併せて, 本
論文と同様の検証を行い，スコアの相関について検証していく必要がある.

## 謝 辞

評価に用いた音声データの収録・書き起こしにあたり，国立国語研究所の加藤祥氏に多大なるご協力をいただいた。音声認識システム AmiVoice SP2 は，アドバンスト・メディア社にご提供いただいた。ここに深く感謝の意を表する。本研究の一部は，JST 戦略的創造研究推進事業, 日本学術振興会補助金番号 JP16H06395 および 16H06399, 16K12489 の助成による.

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## 略歴

宮部真衣：2006 年和歌山大学システム工学部デザイン情報学科中退. 2008 年同大学大学院システム工学研究科システム工学専攻博士前期課程修了. 2011 年同大学院システム工学研究科システム工学専攻博士後期課程修了. 博士 (工学)。同年, 東京大学知の構造化センター特任研究員。2013 年京都大学学際融合教育研究推進センター特定研究員. 2015 年和歌山大学システム工学部講師. 現在, 諏訪東京理科大学経営情報学部講師. コミュニケーション支援, ソーシャルメディア分析に関する研究に従事.

四方朱子：2000 年北海道大学大学院文学研究科日本文化論修士課程修了（文学修士). 2006 年北海道大学大学院文学研究科歴史地域文化学博士後期課程単位取得満期修了. 2017 年京都大学大学院人間 - 環境学研究科博士後期課程.現在, 長浜バイオ大学バイオサイエンス学部非常勤講師・学習支援センター 講師 (現代文/英語). 主に, 比較文化論, 日本および英米文学研究に従事.

久保圭：2007 年神戸市外国語大学外国語学部卒業. 2010 年京都大学大学院人間 - 環境学研究科修士課程修了. 2017 年京都大学大学院人間 - 環境学研究科博士後期課程修了. 人間 - 環境学博士. 現在, 大阪大学日本語日本文化教
育センター非常勤講師. 主に日本語学, 日本語教育学の研究に従事.

荒牧英治：2000 年京都大学総合人間学部卒業. 2002 年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了. 2005 年東京大学大学院情報理工系研究科博士課程修了.博士 (情報理工学)。2005 年東京大学医学部附属病院特任助教, 2008 年東京大学知の構造化センター特任講師，2013 年京都大学デザイン学ユニット特定准教授を経て, 奈良先端科学技術大学院大学特任准教授. 医療情報学, 自然言語処理の研究に従事.

