@techreport{oai:kindai.repo.nii.ac.jp:00021524,
 author = {勝瀬, 郁代 and 平島, ユイ子},
 month = {},
 note = {https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K00496/, 研究成果の概要（和文）：(1)深層学習による音素識別学習と児童への提示方法の検討、(2)学校と外部専門家間の映像通信システムの開発と評価を実施した。(1)については、音声のスペクトル特徴量と音源特徴量を入力とし、音素または弁別素性ラベルを教師データとした多層パーセプトロンを学習した。そして、入力依存線形システムとしてのネットワーク特性に対して次元削減を行い、可視化した。音素や構音の位置／様式の識別性能を定量的に評価し、これらを十分に識別できる構造を有することを示した。(2)については、遠隔構音検査システムを開発し、教員や児童を対象とした性能評価実験を行い、対面検査と同\
等以上の診断性能を有することを確認した。研究成果の概要（英文）：(1) The study of phoneme identification learning by deep learning and its presentation to children, (2) The development and evaluation of a video communication system between the school and external experts. For (1), a multi-layered perceptron was trained using spectral and source features of speech as input and phoneme or distinctive feature labels as teacher data. The dimensionality reduction was performed for the network characteristics as an input-dependent linear system and then the result was visualized. We quantitatively evaluated the discriminatory performance of phonemes and syllables in terms of place/manner, and showed that the structure was sufficient to discriminate them. As for (2), we developed a remote articulation test system and conducted experiments to evaluate its performance, and confirmed that it has the same or better diagnostic performance than face-to-face test., 研究種目：基盤研究(C);  研究期間：2016～2019;   課題番号：16K00496;   研究分野：音声情報処理;   科研費の分科・細目：, application/pdf},
 title = {言語通級指導教室における発音指導を支援するシステムの研究開発},
 year = {2020},
 yomi = {カツセ, イクヨ and ヒラシマ, ユイコ}
}