理工学部情報科学科３年生の森清忠さんが、第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023) において、FIT奨励賞を受賞しました。
　本賞は、電子情報通信学会の情報・システムソサイエティとヒューマンコミュニケーショングループ及び情報処理学会が、情報科学技術に関する最新情報の収集や情報発信及び研究者同士の交流を目的として開催される「情報科学技術フォーラム」において、一般発表のセッション毎に座長により優秀な発表１件が選出され、贈呈されるものです。
　森さんは、「E分野 自然言語・音声・音楽」の音声・音楽のセッションにおいて、第二言語学習者のためのリスニング学習支援手法に関する研究発表を行いました。本研究では、MelGAN-VC (※) と呼ばれる音声変換手法を用いて発話のアクセントのみを変換し、学習対象となる言語の音声を学習者にとって聞き取りやすくすることを目指しています。発表の中で、日本語を母国語とする英語学習者にとっては、日本語アクセント付きの英語音声の方がアメリカ人の英語音声よりも疑問詞、否定・肯定形、過去・現在形の区別において聞き取りやすいことを、リスニングの穴埋め問題を用いた評価実験で得られた結果をもとに主張しました。その実験手法と結果が高く評価され、今回の受賞に繋がりました。

発表題目：A proposal for a voice conversion method using MelGAN-VC and TTS voices for listening practice of second-language learners

発表者：森 清忠・三好 康夫・岡本 竜（高知大学）　

※ MelGAN-VC・・生成器と識別器を競わせて精度を高める特徴を持つ敵対的生成ネットワーク (Generative Adversarial Network; GAN) という機械学習技術を用いることにより、任意の長さの音声を変換することが可能な音声変換手法