脳波で「L」「R」を聞き分ける技術、NICTら開発

公開 2017年06月16日 20時00分

更新 2017年06月16日 08時00分

著者

太田智美

[ITmedia]

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　情報通信研究機構（NICT）と大阪大学は6月15日、人の脳波を使って英語の発音の違いを可視化する新技術を開発したと発表した。この技術を使うと、英語の「L」と「R」のような日本人の苦手な発音も効果的に聞き分けられるようになるという。

　新技術は「Mismatch Negativity」と呼ばれる脳波パターンを利用する。Mismatch Negativitとは、2種類の音の頻度を変えてランダムに聞かせた場合、頻度が低い音を聞いたときに現れる脳波パターンのこと。例えば「light」と「right」をそれぞれ4対1の比率でランダムに聞かせると、「right」と発音されたときにこの脳波パターンが現れる。

　Mismatch Negativityは音の違いが大きければ大きく、小さければ小さく出る特徴があることから、新技術ではMismatch Negativityの大きさを「緑色の円」として視覚化。その円をディスプレイに映し、円を大きくするよう指示することで、「L」と「R」の発音の違いを意識しなくても、音を聞き分けられる仕組みだ。

　実験参加者は、5日間程度で「light」と「right」の発音が約90％聞き分けられるようになったという。

　現段階では「L」と「R」の発音のみ検証しているが、今後は他の類似する発音にも対応する予定。また、今回Mismatch Negativityの大きさを「緑の円の大きさ」で表したが、例えば、レーシングカーのスピードに対応させるなどすれば、学習者はゲームをするだけで英単語の発音を聞き分けられるようになるといった応用もできるとしている。

　研究は、NICTと大阪大学が北海道大学と共同で実施した。研究グループは「新しい英語リスニング学習法として社会実装を目指したい」と意気込んでいる。

（太田智美）

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この記事の著者

太田智美

小学3年生より国立音楽大学附属小学校に編入し、小・中・高とピアノを専攻。大学では音楽学と音楽教育（教員免許取得）を専攻し卒業する。その後、慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科に入学。人と人とのコミュニケーションで発生するイベントに対して偶然性の音楽を生成するアルゴリズム「おところりん」を生み出し、「おところりん：ソーシャルネットワークにおける偶然性を用いた音楽生成（Otocororin: a chance music for social network systems） (http://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php/KO40001001-00002010-0075.pdf?file_id=44931) 」を修士論文として提出。同研究は、情報処理学会第12回「Internet and Operation Technology（IOT）」研究会において学生奨励賞を受賞。同大学院を修了後、2011年にアイティメディア株式会社に入社。営業配属を経て、2012年より＠IT統括部に所属し、技術者コミュニティ支援やイベント運営、記事執筆などに携わる。2014年4月から2016年3月までねとらぼ編集部に所属。2016年4月よりITmedia ニュースに配属される。これまでの代表作は「世の中やっぱり金でした　71万円の大金を積んで誰よりも早く『iPhone 6 Plus』の使い勝手を検証してみた (http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1409/10/news139.html) 」「スケスケでまるみえじゃないですか！　人によっては透明に見えるドレスを作ってみた (http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1502/27/news152.html) 」「あの日、Twitterのくじらが出なかったもう1つの理由 (http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1401/08/news082.html) 」「ゆとり世代が問う『好きなことをやって何が悪い！』（シリーズ） (http://www.itmedia.co.jp/keywords/yutori_generation.html) 」「はじめてのAI（連載） (http://www.itmedia.co.jp/news/series/5264/) 」など。 Twitter：＠tb_bot (https://twitter.com/tb_bot)