2021年11月に人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会（SLUD）第93回研究会「第12回 対話システムシンポジウム」で発表した，以下のInteLLA紹介論文が，人工知能学会 2021年度 研究会優秀賞を受賞いたしました．若手優秀賞とのダブル受賞になります． 佐伯真於，松浦瑠希，鈴木駿吾，宮城琴佳，小林哲則，松山洋一 InteLLA：適応的な質問戦略を有するスピーキング能力判定会話エージェント  

日本音響学会 第24回（2022年春季研究発表会）にて，Research Assistantの松浦瑠希が学生優秀発表賞を受賞しました． 松浦瑠希，鈴木駿吾，佐伯真於，小川哲司，松山洋一 言い淀みとポーズ位置検出に基づく第二言語発話の流暢性自動採点 概要：第二言語学習者による発話の流暢性を自動採点するための特徴抽出として，言い淀み除去とポーズ位 置の節内・節間判定を組み込んだ方法を提案する．第二言語発話の流暢性は，発話の速度，ポーズ，修正の3つの側面から評価される．発話の速度についてはポーズを含まない単位発話時間あたりの音節数である調音速度が，ポーズについてはその平均長や発生率が，修正については発話における言い淀みの割合が特徴パラメータとして用いられる．ここで，流暢性を正確に判定するためには，発話速度特徴抽出における言い淀みの扱いや，ポーズ特徴抽出におけるポーズの位置の考慮が重要である．実際，言い淀んだ単語を含んだ発話に対して調音速度を算出すると，流暢性評価の弁別性がなくなる恐れがある．また， 流暢性は節中で発生するポーズと強い相関を持つため，発話のポーズ特徴は節内・節間といったポーズの発生位置ごとに抽出すべきと指摘されている．しかし，流暢性自動採点のために，言い淀みの除去や ポーズ位置を考慮する形で流暢性特徴の自動抽出を試みた研究は例を見ない．それに対し本研究では，不要な言い淀みの除去と節内・節間ポーズ分類を組み込んだ流暢性特徴抽出器を構築し，流暢性の自動採点を実現することを試みる．4種類の独話を用いた流暢性採点実験を行い，流暢性特徴の抽出を人手で行った場合と性能を比較することで，構築した特徴抽出器の有効性を明らかにする． ※学生優秀発表賞は，平成21年に創設された賞で，将来の音響学の発展を担う若手研究者を奨励するため，春季又は秋季研究発表会において優秀な発表を行った学生会員に贈呈されます．