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https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/58797
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Title: | 電腦輔助語言學習之研究-以我國學生學習日語為例 A Study of Computer Aided Language Learning-Taiwan Students Learning Japanese as an Example |
Authors: | 王珮姍 Wang, Pei Shan |
Contributors: | 周宣光 張欣綠 王珮姍 Wang, Pei Shan |
Keywords: | 電腦輔助語言學習 數位化聲音 日語學習 相似度指標 Computer Aided Language Learning Digital Audio Japanese Learning Similarity Index |
Date: | 2012 |
Issue Date: | 2013-07-11 16:52:51 (UTC+8) |
Abstract: | 本研究針對我國學生學習日語發音進行相似度指標發展之初探,貢獻為針對目前日語發音提供一個相似度的指標可以和老師語音進行比較分析,找出分析日語發音相似度之模式。
研究從聲音數位化的角度切入,有別於過去研究使用語音辨識的方式來進行,聲音數位化後為數值的方式,因此使用指標來計算相似的程度。研究提出一套對應的聲音相似度指標,以電腦分析輔助日語學習者的發音練習。
指標建立過程由聲音取樣、正規化、端點偵測,到實際的運算,使用所蒐集的聲音資料來測試指標的穩定度與有效性,研究結果說明在以日語為母語者間的指標都很靠近,而不同日語腔調間會有一定的指標差異,對於一定日語程度的對象而言,指標落點很靠近,惟本研究此次蒐集到的聲音資料,其應用指標運算結果的分佈太過集中,如果能有更多樣化的聲音資料來測試指標應能有較漂亮的分佈圖形。 This research includes developing a similarity index applies to the evaluation of Taiwan students learning Japanese pronunciation. The contribution of this research is that it provides a similarity index to the Japanese pronunciation comparing to the teacher’s pronunciation, finding the model of how to analysis the similarity of Japanese pronunciation.
This research uses the digital audio processing to begin with, which is different from the other research that uses the speech recognition to evaluate the pronunciation. The audio will turn into numerical format after digitalize, so this research uses an index to calculate the similarity. By using this similarity index, the computer can become an assistant role that helps to analysis while learning Japanese pronunciation.
The developing of index starts from audio sampling, audio normalizing, and end-point detection to the calculation of similarity index. This research collects audio data to test the stability and the validity of the similarity index. The result indicates that the similarity index of native Japanese speakers is very close;and the similarity index contains certain difference between different accents. For those Taiwan students who qualify with Japanese, their similarity index is close. Nevertheless, the result of the similarity index is too centralized, it would be better if there are more audio data to test the similarity index. |
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Description: | 碩士 國立政治大學 資訊管理研究所 100356008 101 |
Source URI: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0100356008 |
Data Type: | thesis |
Appears in Collections: | [資訊管理學系] 學位論文
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