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    政大機構典藏 > 商學院 > 資訊管理學系 > 學位論文 >  Item 140.119/58797
    Please use this identifier to cite or link to this item: https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/58797


    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.
    Reference: 壹、 英文文獻

    Boersma, Paul & Weenink, David (2013). Praat: Doing Phonetics by Computer [Computer program]. Version 5.3.39, retrieved 6 January 2013 from http://www.praat.org/

    Chen Genfang, Zhang Wenjun, Wang Qiuqiu, “Pick-up the Musical Information from Digital Musical Score Based on Mathematical Morphology and Music Notation”, etcs, vol. 1, pp.1141-1144, 2009 First International Workshop on Education Technology and Computer Science, 2009.doi:<http://dx.doi.org/10.1175/1520-0426(2002)019<1139:AWITTA>2.0.CO;2>

    Jyh-Shing Roger Jang, “Audio Signal Processing and Recognition” (in Chinese) available at the links for on-line courses at the author`s homepage at http://www.cs.nthu.edu.tw/~jang.

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    Kallistratova, M. A., “Acoustic Waves in the Turbulent Atmosphere: A Review” J. Atmos. Oceanic Technol., 19, 1139–1150, 2002.

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    Microsoft and IBM, “Multimedia Programming Interface and Data Specifications 1.0”, 1991.

    Myoung-Bum Chung, Il-Ju Ko, “Representative Melodies Retrieval Using Digital Signal Processing of Audio”, ichit, vol. 2, pp.185-190, 2006 International Conference on Hybrid Information Technology - Vol2 (ICHIT`06), 2006.

    Neville Holmes, “Music, Sociality, and Digital Technology,” Computer, vol. 42, no. 9, pp. 104, 102-103, Sept. 2009, <doi:10.1109/MC.2009.295>

    Rumsey,Francis and McCormick,Tim, “Sound and Recording” 6th, Amsterdam ; London : Elsevier/Focal, 2009.

    貳、 中文文獻

    王乃玉,「台灣日語教育史研究-以蔡茂豐的研究為主」國立高雄第一科技大學應用日語系碩士論文,2008年。

    吳佳幸,「以使用者為中心的音樂推薦系統」,屏東科技大學資訊管理系碩士論文,2004年。

    李依欣,「數位聲音技術在音樂製作之應用研究」,國立台北教育大學音樂教育學系碩士論文,2006年。

    李俊毅,「語音評分」,國立清華大學資訊工程學系碩士論文,2002年。

    林怡欣,「數位圖書館中的音樂心情偵測之研究」,國立交通大學資訊管理研究所碩士論文,2011年。

    林秉韶,「結合基因演算法於梅爾倒頻譜係數最佳化計算及其於音樂曲風之辨識」,中華大學資訊工程學研究所碩士論文,2009年。

    金田一春彥,譯者林榮一,「日語的特質」,鴻儒堂出版,2006年。

    侯志欽,「聲學原理與多媒體音訊科技」,台灣商務印書館,2007年10月。

    陳宏鎮,「一個基於音樂資料分群與使用者興趣之音樂推薦系統」,國立清華大學資訊工程學系碩士論文,2001年。

    曾泓熹,「以句尾母音模型與鼻濁音發音變異來改善日語語音模型」,國立清華大學資訊系統與應用研究所碩士論文,2011年。

    馮志偉,「人工智能在第二語言教學中的應用:提高對偏誤的意識 導讀」,世界圖書出版,2007年。Dodigovic, Marina “Artificial intelligence in second language learing : raising error awareness”, Multilingual Matters Ltd, 2005.

    黃國峰,「數位聲音詮釋資料之鑑識方法研究」,中央警察大學資訊管理研究所碩士論文,2010年。

    楊永泰,「隱藏式馬可夫模型應用於中文語音辨識之研究」,中原大學資訊工程學系碩士論文,2000年。

    蒙以正,「數位信號處理-應用MATLAB」,旗標出版,2004年。

    蔡子敬,「以模糊語意法協助音樂CD資訊推薦系統之設計」,國立屏東商業技術學院資訊管理研究所碩士論文,2011年。

    鄭學侖,「以Web2.0民眾分類法建置音樂推薦系統之研究」,國立政治大學資訊管理研究所碩士論文,2007年。

    戴元翔,「數位聲音浮水印技術」,國立台灣大學電信工程學研究所碩士論文,1999年。

    鍾召鴻,「鋼琴音樂之音符自動辨識」,國立成功大學數學系應用數學碩士論文,2002年。

    鍾榮富,「當代語言學概論」,五南圖書出版,2006年。

    鍾榮富、司秋雪,「從發音與聲學的對比分析探討美國學生的華語擦音」,華語文教學研究6.2:129-162,2009年

    龔鎮雄、董馨,「音樂中的物理」,牛頓出版,1995年

    參、 日文文獻

    河野俊之,「日本語教育と音声」水谷修監修;河野俊之・小河原義朗編集『日本語教育の過去・現在・未来 第 4 巻 音声』

    河野俊之・串田真知子・築地伸美・松崎 寛,「1 日 10 分の発音練習」,くろしお出版,2004年。

    岩田之男・清水政明・西村 尚,「音声認識技術を利用した日本語発音練習システムの開発」,『2009 年度日本語教育学会秋季大会予稿集』,2009年。

    今田滋子,「教師用日本語教育ハンドブツク-発音」,国際交流基金日本語国際センター,凡人社,1991年。

    小河原義朗,「日本語音声教育を振り返る」水谷修監修;河野俊之・小河原義朗編集『日本語教育の過去・現在・未来 第 4 巻 音声』凡人社,24-45,2009年。

    松崎寬,「音声認識技術を用いた日本語韻律練習用ソフトの開発」,文藝言語研究・言語篇,卷61,頁177-190,2012年。

    池田伸子「CALL 導入と開発と実践-日本語教育でのコンピュータの活用-」 くろしお出版,2003年。
    凡人社,2-22,2009年。

    肆、 網路文獻

    Advance Media, Inc. 「音声認識技術を活用した日本語学習ソフト」
    <http://www.advanced-media.co.jp/newsrelease/newsrelease.cgi?detail=20110520100702 >Retrieved:2012-12-7

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    IEEE.org, “Milestones: Compact Disc Audio Player, 1979.” IEEE Global History Network. Retrieved 2012-11-14.
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    王駿發,「中文語音辨識系統」,數位時代(下), 0350期1999年。<http://210.60.226.25/science/content/1999/00050353/0006.htm>(存取時間:2012年11月20日)
    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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