JP2019211762A - Learning device, robot, learning support system, learning device control method, and program - Google Patents
Learning device, robot, learning support system, learning device control method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019211762A JP2019211762A JP2019078254A JP2019078254A JP2019211762A JP 2019211762 A JP2019211762 A JP 2019211762A JP 2019078254 A JP2019078254 A JP 2019078254A JP 2019078254 A JP2019078254 A JP 2019078254A JP 2019211762 A JP2019211762 A JP 2019211762A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pronunciation
- level
- user
- student
- robot
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 25
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 41
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 description 5
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 4
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 2
- 210000000744 eyelid Anatomy 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
Abstract
Description
本発明は、発音学習を支援するための技術に関する。 The present invention relates to a technique for supporting pronunciation learning.
ユーザの学習を支援することを目的とする技術が提案されている。例えば、特許文献１には、講師アバターとクラスメイトアバターと学習者アバターとを表示してユーザの発音練習を支援する発音練習支援システムが開示されている。特許文献１に開示されている発音練習支援システムでは、講師アバターが出した問題に対して、ユーザとクラスメイトアバターとが競い合って解答するようにしているため、ユーザに英会話教室の雰囲気を感じさせることができる。また、このシステムは、ユーザの学習進度や習熟度等の状況に応じた適切なコンテンツを提示することができる。
Techniques aimed at supporting user learning have been proposed. For example,
しかしながら、特許文献１に開示されている発音学習支援システムは、ユーザの発音の正しさに応じて発音の学習内容を変化させることができない。このため、この発音学習支援システムでは、発音学習支援を行っても、ユーザの発音に応じた正しい発音を習得させることが困難な可能性がある。
However, the pronunciation learning support system disclosed in
そこで、本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであって、ユーザの発音に応じて適切に発音学習を支援することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to appropriately support pronunciation learning according to a user's pronunciation.
前記目的を達成するため、本発明に係る学習装置の一様態は、
ユーザと共に所定の言語の発音を学習する生徒役を担うロボットを制御する学習装置であって、
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる生徒制御手段と、
を備える。
In order to achieve the object, an aspect of the learning device according to the present invention is:
A learning device for controlling a robot that plays a role of a student who learns pronunciation of a predetermined language together with a user,
Obtaining means for obtaining a user level which is an index representing correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
Setting means for setting a student level, which is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot, based on the user level acquired by the acquiring means;
Student control means for causing the robot to pronounce the predetermined language at a correct pronunciation level represented by the student level set by the setting means;
Is provided.
本発明によれば、ユーザの発音に応じて適切に発音学習を支援することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, pronunciation learning can be supported appropriately according to a user's pronunciation.
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付す。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals.
図１に示すように、本発明の実施形態に係る学習支援システム１は、ユーザに学習を指導する教師役のロボット（以下、「教師ロボット」と称する）１００と、ユーザと共に教師ロボット１００から学習の指導を受ける生徒役のロボット（以下、「生徒ロボット」と称する）２００と、学習装置３００とを備える。学習装置３００は、両矢印で示すように、近距離無線通信等により、教師ロボット１００及び生徒ロボット２００と相互に情報伝達ができるように接続されている。
As shown in FIG. 1, a
教師ロボット１００と生徒ロボット２００は、例えば、ぬいぐるみやキャラクタ等の外観を模した形状を有する。本実施形態では、教師ロボット１００を、ユーザに堅い印象を与えるロボットの外観を模した形状とし、生徒ロボット２００を、ユーザが親しみやすいように柔らかい印象を与えるクマのぬいぐるみの外観を模した形状とする。なお、このような教師ロボット１００及び生徒ロボット２００の形状は一例であって、例えば、教師ロボット１００と生徒ロボット２００のいずれか又は両方がコンピュータであってもよい。
The
学習装置３００は、例えば、スマートフォン、タブレット型の通信端末、パーソナルコンピュータ等で構成される。学習装置３００は、教師ロボット１００と生徒ロボット２００との通信を行い、教師ロボット１００と生徒ロボット２００とを制御する。学習装置３００は、実行する教育プログラムに基づいて音声又は画像を出力し、ユーザに学習支援サービスを提供する。学習支援サービスの内容は任意であるが、本実施形態では、ユーザとして日本人を想定し、日本人のユーザにとって教師ロボット１００及び生徒ロボット２００とのコミュニケーションが学習効果に寄与しやすい英語の発音学習支援を例に説明する。なお、学習装置３００は、教師ロボット１００と一体化していてもよい。さらにまた、学習装置３００は、生徒ロボット２００に内蔵されていてもよい。さらにまた、学習装置３００が内蔵されたロボットに、教師ロボット１００及び生徒ロボット２００の機能も含ませることで、該ロボットが先生役と生徒役の両方をこなせるようにしてもよい。また、本実施形態ではユーザとして日本人を想定しているが、韓国人、中国人等、英語を母語としない人であれば、任意の国の人がユーザになり得る。
The
以下、学習支援システム１の各装置の構成について説明する。まず、教師ロボット１００の構成について説明する。図２に示すように、教師ロボット１００は、制御部１１０と、通信部１２０と、駆動部１３０と、音声出力部１４０と、記憶部１５０と、操作部１６０と、撮像部１７０とを備える。
Hereinafter, the configuration of each device of the
制御部１１０は、教師ロボット１００全体の動作を制御する。制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を有するコンピュータにより構成される。制御部１１０は、ＲＯＭに記憶された各種プログラムを読み出してＲＡＭ上で実行することにより、教師ロボット１００の各構成部位を制御する。
The
ここで、教師ロボット１００の制御部１１０の機能的構成について説明する。制御部１１０は、制御情報受付部１１１、駆動制御部１１２、音声出力制御部１１３、撮像制御部１１４として機能する。
Here, a functional configuration of the
制御情報受付部１１１は、通信部１２０を制御して学習装置３００から送信された制御情報を受信し、その受信した制御情報を受け付ける。
The control
駆動制御部１１２は、制御情報受付部１１１が受け付けた制御情報に基づいて駆動信号を生成し、生成した駆動信号を駆動部１３０に出力する。このように、駆動制御部１１２は、駆動部１３０を駆動させ、教師ロボット１００に各種動作を実行させる。
The
音声出力制御部１１３は、例えば、制御情報受付部１１１が受け付けた制御情報や操作部１６０が受け付けた音声ボリューム調整等のユーザ操作に基づいて音声信号を生成し、生成した音声信号を音声出力部１４０に送信する。このように、音声出力制御部１１３は、音声出力部１４０から出力される音声やその音量を制御する。
The audio
撮像制御部１１４は、撮像部１７０を制御して静止画又は動画を撮像させ、通信部１２０にその撮像した静止画又は動画の画像データを学習装置３００に送信させる。なお、撮像制御部１１４が、撮像した静止画又は動画に基づいてユーザの姿勢、表情、視線等の状態を判定し、その判定結果を学習装置３００に送信するように構成してもよい。
The
通信部１２０は、学習装置３００とデータ通信を行うための通信インタフェースであり、例えば、無線周波数（ＲＦ：Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）回路、ベースバンド（ＢＢ：Ｂａｓｅ Ｂａｎｄ）回路、大規模集積回路（ＬＳＩ：Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、アンテナ等から構成される。通信部１２０は、アンテナを介して学習装置３００と無線通信を行い、各種データを送受信する。例えば、教師ロボット１００は通信部１２０を介して後述する発音データを学習装置３００から受信する。なお、通信部１２０は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ケーブルやＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ-Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ケーブル等を用いて学習装置３００と有線通信を行うように構成されてもよい。
The
駆動部１３０は、例えば、ギア、モータ、アクチュエータ等から構成される。駆動部１３０は、制御部１１０から取得した駆動信号に応じて、教師ロボット１００の可動部位を駆動する。例えば、駆動部１３０は、教師ロボット１００の首の傾きを制御して、首を縦又は横に振ったり、顔の向きを変えたりする。また、駆動部１３０は、教師ロボット１００の口の形状を変化させたり、教師ロボット１００のまぶたを開閉させて瞬きさせたり、教師ロボット１００が移動したりするように駆動する。このような動作と、後述する音声出力とによって、教師ロボット１００は、感情、視線、姿勢等を表現できるように構成されている。
The
音声出力部１４０は、例えば、スピーカ等から構成される。音声出力部１４０は、制御部１１０から取得した音声信号に従って音声を出力する。出力される音声は、主に教師ロボット１００による英語（英単語）の発音の指導に関連する音声である。英単語の発音の指導に関連する音声には、例えば、ユーザ及び生徒ロボット２００に対する呼びかけ文、英単語の発音を促す言葉、英単語の模範的な発音、模範的な発音に近づけるための指導、生徒が良い発音をした場合の褒め言葉、生徒が良い発音をできなかった場合の励ましの言葉等、英単語の発音の指導において教師の発言として適切である各種音声を含む。例えば英単語の模範的な発音に関しては、制御情報受付部１１１が学習装置３００から後述する模範発音の発音データを受け付けて、当該発音データを用いて音声出力制御部１１３が音声出力部１４０を制御する。それにより、当該英単語が音声出力部１４０から模範的な発音で発音される。
The
記憶部１５０は、制御部１１０が教師ロボット１００の各構成部位を制御するために必要な種々のデータを記憶する。記憶部１５０は、例えば、フラシュメモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性の記憶装置により構成される。記憶部１５０は、例えば、学習装置３００から受信した制御情報に従って教師ロボット１００が出力する音声データ等を所定の記憶領域に記憶する。
The
操作部１６０は、例えば、操作ボタン、タッチパネル等から構成される。操作部１６０は、例えば、電源オンオフ、出力音声のボリューム調整等のユーザ操作を受け付けるためのインタフェースである。
The
撮像部１７０は、例えば、レンズ、撮像素子等から構成される。撮像部１７０は、ユーザの身体の全体又は一部（例えば、顔）を撮像し、ユーザの姿勢、視線、表情等を示す静止画又は動画の画像データを取得する。
The
なお、教師ロボット１００は、通常のぬいぐるみ等と同様に、自ら動く必要がないのであれば、駆動制御部１１２や駆動部１３０を備えなくてもよい。
Note that the
次に、生徒ロボット２００の構成について説明する。図３に示すように、生徒ロボット２００は、制御部２１０と、通信部２２０と、駆動部２３０と、音声出力部２４０と、記憶部２５０と、操作部２６０とを備える。
Next, the configuration of the
制御部２１０は、生徒ロボット２００全体の動作を制御する。制御部２１０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを有するコンピュータにより構成される。制御部２１０は、ＲＯＭに記憶された各種プログラムを読み出してＲＡＭ上で実行することにより、生徒ロボット２００の各構成部位を制御する。
The
ここで、生徒ロボット２００の制御部２１０の機能的構成について説明する。制御部２１０は、制御情報受付部２１１、駆動制御部２１２、音声出力制御部２１３として機能する。
Here, a functional configuration of the
制御情報受付部２１１は、通信部２２０を制御して学習装置３００から送信された制御情報を受信し、その受信した制御情報を受け付ける。
The control
駆動制御部２１２は、制御情報受付部２１１が受け付けた制御情報に基づいて駆動信号を生成し、生成した駆動信号を駆動部２３０に出力する。このように、駆動制御部２１２は、駆動部２３０を駆動させ、生徒ロボット２００に各種動作を実行させる。
The
音声出力制御部２１３は、例えば、制御情報受付部２１１が受け付けた制御情報や操作部２６０が受け付けた音声ボリューム調整等のユーザ操作に基づいて音声信号を生成し、生成した音声信号を音声出力部２４０に送信する。このように、音声出力制御部２１３は、音声出力部２４０から出力される音声やその音量を制御する。
The audio
通信部２２０は、学習装置３００とデータ通信を行うための通信インタフェースであり、例えば、無線周波数（ＲＦ）回路、ベースバンド（ＢＢ）回路、大規模集積回路（ＬＳＩ）、アンテナ等から構成される。通信部２２０は、アンテナを介して学習装置３００と無線通信を行い、各種データを送受信する。例えば、生徒ロボット２００は通信部２２０を介して後述する発音データを学習装置３００から受信する。なお、通信部２２０は、ＵＳＢケーブルやＨＤＭＩ（登録商標）ケーブル等を用いて学習装置３００と有線通信を行うように構成されてもよい。
The
駆動部２３０は、例えば、ギア、モータ、アクチュエータ等から構成される。駆動部２３０は、制御部２１０から取得した駆動信号に応じて、生徒ロボット２００の可動部位を駆動する。例えば、駆動部２３０は、生徒ロボット２００の首の傾きを制御して、首を縦又は横に振ったり、顔の向きを変えたりする。また、駆動部２３０は、生徒ロボット２００の口の形状を変化させたり、生徒ロボット２００のまぶたを開閉させて瞬きさせたり、生徒ロボット２００が移動したりするように駆動する。このような動作と、後述する音声出力とによって、生徒ロボット２００は、感情、視線、姿勢等を表現できるように構成されている。
The
音声出力部２４０は、例えば、スピーカ等から構成される。音声出力部２４０は、制御部２１０から取得した音声信号に従って音声を出力する。出力される音声は、主に生徒ロボット２００による英語（英単語）の発音の学習に関連する音声である。英単語の発音の学習に関連する音声には、例えば、教師ロボット１００による呼びかけに対する応答、教師ロボット１００に促された英単語の発音、自己による当該英単語の発音が良かった場合の喜ぶ言葉、自己による当該英単語の発音が悪かった場合の悔しがる言葉、ユーザによる当該英単語の発音の善し悪しに応じてユーザを誉めたり慰めたりする言葉等、当該英単語の発音の指導を受ける生徒の発言として適切である各種音声を含む。生徒ロボット２００が英単語を発音する際は、制御情報受付部２１１が学習装置３００から後述するようにして送信された発音データを受け付けて、当該発音データを用いて音声出力制御部２１３が音声出力部２４０を制御する。それにより、当該英単語が、発音データに基づく発音で、音声出力部２４０から発音される。
The
記憶部２５０は、制御部２１０が生徒ロボット２００の各構成部位を制御するために必要な種々のデータを記憶する。記憶部２５０は、例えば、フラシュメモリやＨＤＤ等の不揮発性の記憶装置により構成される。記憶部２５０は、例えば、学習装置３００から受信した制御情報に従って生徒ロボット２００が出力する音声データ等を所定の記憶領域に記憶する。
The
操作部２６０は、例えば、操作ボタン、タッチパネル等から構成される。操作部２６０は、例えば、電源オンオフ、出力音声のボリューム調整等のユーザ操作を受け付けるためのインタフェースである。
The
なお、生徒ロボット２００は、通常のぬいぐるみ等と同様に、自ら動く必要がないのであれば、駆動制御部２１２や駆動部２３０を備えなくてもよい。
Note that the
次に、学習装置３００の構成について説明する。図４に示すように、学習装置３００は、制御部３１０と、通信部３２０と、音声入力部３３０と、音声出力部３４０と、記憶部３５０と、操作部３６０と、表示部３７０とを備える。
Next, the configuration of the
制御部３１０は、学習装置３００全体の動作を制御する。制御部３１０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを有するコンピュータにより構成される。制御部３１０は、ＲＯＭに記憶された各種プログラムを読み出してＲＡＭ上で実行することにより、学習装置３００の各構成部位を制御する。
The
ここで、学習装置３００の制御部３１０の機能的構成について説明する。制御部３１０は、ユーザレベル取得部３１１、生徒レベル設定部３１２、学習支援内容決定部３１３、教師ロボット動作制御部３１４、生徒ロボット動作制御部３１５、ユーザレベル判定部３１６、として機能する。
Here, a functional configuration of the
ユーザレベル取得部３１１は、ユーザの発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する。具体的には、ユーザレベル取得部３１１は、記憶部３５０に記憶されているレベルテーブルから、ユーザレベルを取得する。レベルテーブルとは、図５に示すように、音素（母音の音素と子音の音素）毎に、ユーザレベルと後述する生徒レベルとを記憶したテーブルである。レベルテーブルには最初は初期値として、全ての音素について「ユーザレベル＝０」、「生徒レベル＝０」が記憶されている。ユーザレベル取得部３１１は、ユーザの発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する取得手段として機能する。
The user
本実施例では、ユーザレベルは０、１、２の３段階とし、ユーザレベル０は、一般的な日本人による英語の発音（いわゆるカタカナ英語）レベルを表し、ユーザレベル２は、ネイティブスピーカーの発音（模範的な発音）レベルを表し、ユーザレベル１は、日本人の発音とネイティブスピーカーの発音の中間のレベルを表すこととする。すなわち、ユーザレベルで表されるユーザの発音の正しさとは、学習装置３００で発音学習支援する言語である英語を母語（第一言語）とする人間（ネイティブスピーカー）による英語の発音を基準とした正しさのことである。なお、日本人の発音とネイティブスピーカーの発音の中間のレベルをより細分化して、ユーザレベルや後述する生徒レベルを４段階以上にしてもよい。また、上記の基準となる英語の発音として、英語の訛りのない標準語を話す人間による英語の発音を、又は、所定の地域（例えばオーストラリア、イギリス等）の訛りで英語を話す人間の発音を、用いてもよい。さらに、学習装置３００は、ユーザ識別を行って、ユーザ毎にレベルテーブルを記憶することができる。例えば、学習装置３００は、教師ロボット１００の撮像部１７０で撮像させた画像データを、通信部３２０を介して取得して、ユーザの顔等の画像からユーザ識別を行い、ユーザ毎にレベルテーブルを記憶するようにしてもよい。
In this embodiment, the user level has three levels of 0, 1, and 2. The
生徒レベル設定部３１２は、ユーザレベル取得部３１１が取得したユーザレベルに基づいて、生徒ロボット２００による英語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する。この生徒レベルで表される生徒ロボット２００の発音の正しさとは、上記のユーザレベルと同様に、英語を母語とする人間による英語の発音を基準とした正しさのことである。この生徒ロボット２００の発音の正しさの基準にも、ユーザレベルと同様に上記のバリエーションを適用してもよい。基本的には、生徒ロボット２００の発音が、ユーザレベル取得部３１１が取得したユーザレベルと同程度の正しさの発音になるように、生徒レベルを設定する。そして、生徒レベル設定部３１２は、設定した生徒レベルを記憶部３５０に記憶されているレベルテーブルに記憶させる。図５には、生徒レベルがユーザレベルと同じ値に設定されている例が示されている。生徒レベル設定部３１２は、生徒ロボットの発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する設定手段として機能する。
The student
学習装置３００は、記憶部３５０に母音発音テーブルと子音発音テーブルを記憶している。母音発音テーブル及び子音発音テーブルは、例えば、生徒ロボット２００に生徒レベル設定部３１２が設定した生徒レベルに応じた発音の正しさのレベルで英単語を発音させるために用いられる。具体的には、学習装置３００は、生徒ロボット２００に発音させる英単語を構成する全ての音素について、当該音素の（当該音素の生徒レベルに応じた）発音データを、母音発音テーブル又は子音発音テーブルから取得し、取得した発音データを生徒ロボット２００に送信する。そして、生徒ロボット２００は、学習装置３００から送信された発音データを制御情報受付部２１１で受け付けて、音声出力制御部２１３が当該発音データを用いて音声出力部２４０から当該英単語を出力することにより、生徒レベルに応じた発音の正しさのレベルで当該英単語を発音する。
The
母音発音テーブルは、図６に示すように、英語の各母音の模範発音（レベル２）、英語の各母音に対応する一般的な日本人の典型的な発音（レベル０）、模範発音と日本人の発音の中間のレベルの発音（レベル１）のデータ（発音データ）を記憶したテーブルである。図６で、「ｉ０」「ｅ０」「ｏ０」「ａ０」と示されているのは、それぞれ日本語の「い」「え」「お」「あ」の発音に対応する発音データである。また、模範発音の行に示されている各発音記号は、それぞれの発音記号に対応する模範的な発音の発音データを表している。中間レベル発音の行に示されているのは、模範発音と日本人発音の中間的な発音の発音データを表している。 As shown in FIG. 6, the vowel pronunciation table includes model pronunciations of English vowels (level 2), typical Japanese typical pronunciations corresponding to English vowels (level 0), model pronunciations and Japan. It is a table that stores data (sound generation data) of pronunciation (level 1) at an intermediate level of human pronunciation. In FIG. 6, “i0”, “e0”, “o0”, and “a0” are pronunciation data corresponding to pronunciations of Japanese “i”, “e”, “o”, and “a”, respectively. In addition, each phonetic symbol shown in the model pronunciation line represents the phonetic data of the model pronunciation corresponding to each phonetic symbol. What is shown in the middle level pronunciation line represents the pronunciation data of an intermediate pronunciation between the model pronunciation and the Japanese pronunciation.
母音の発音には、対応する日本人の発音が１つに定まらない発音も存在する。例えば、「ａ」と「ｅ」が密着している記号（ここでは[ae]で表す）で表される発音記号[ae]に対応する日本人発音として「あ」と「え」の２種類が考えられる。このような場合、中間レベル発音も複数種類想定できるので、図６に示す例では、「[ae]」の中間レベル発音として３種類が定義されている。この場合、ユーザが「[ae]」を発音する際に、「あ」に近い発音になるか、「[ae]」に近い発音になるか、「え」に近い発音になるかに応じて、同じレベル１でも発音データを３種類（図６では、「ａ１」「[ae]１」「ｅ１」）使い分ける必要がある。図５に示すレベルテーブルでは、音素「[ae]」のユーザレベルとして「１ａ１」を記憶しており、これはレベル１のうち、「ａ１」の発音データで発音するものであることを示している。
There are some vowel pronunciations whose corresponding Japanese pronunciation is not fixed. For example, there are two types of Japanese pronunciations “a” and “e” corresponding to the phonetic symbol [ae] represented by the symbol (“a” here) where “a” and “e” are in close contact with each other. Can be considered. In such a case, since multiple types of intermediate level pronunciations can be assumed, in the example shown in FIG. 6, three types of intermediate level pronunciations of “[ae]” are defined. In this case, when the user pronounces “[ae]”, depending on whether the pronunciation is close to “a”, close to “[ae]”, or close to “e” Even in the
子音発音テーブルは、図７に示すように、英語の各子音の模範発音（レベル２）、英語の各子音に対応する一般的な日本人の典型的な発音（レベル０）、模範発音と日本人の発音の中間のレベルの発音（レベル１）のデータ（発音データ）を記憶したテーブルである。図７で、「ｂｕ」「ｐｕ」「ｒｕ」「ｓｕ」「ｚｕ」と示されているのは、それぞれ日本語の「ぶ」「ぷ」「る」「す」「ず」の発音に対応する発音データである。また、模範発音の行に示されている各発音記号は、それぞれの発音記号に対応する模範的な発音の発音データを表している。中間レベル発音の行に示されているのは、模範発音と日本人発音の中間的な発音の発音データを表している。 As shown in FIG. 7, the consonant pronunciation table includes model pronunciations of English consonants (level 2), typical Japanese typical pronunciations corresponding to English consonants (level 0), model pronunciations and Japan. It is a table that stores data (sound generation data) of pronunciation (level 1) at an intermediate level of human pronunciation. In FIG. 7, “bu”, “pu”, “ru”, “su”, and “zu” correspond to pronunciations of Japanese “bu” “pu” “ru” “su” “zu”, respectively. Pronunciation data. In addition, each phonetic symbol shown in the model pronunciation line represents the phonetic data of the model pronunciation corresponding to each phonetic symbol. What is shown in the middle level pronunciation line represents the pronunciation data of an intermediate pronunciation between the model pronunciation and the Japanese pronunciation.
学習支援内容決定部３１３は、ユーザレベルや発音学習カリキュラム等を総合的に勘案して、実施する学習支援内容を決定する。
The learning support
教師ロボット動作制御部３１４は、教師ロボット１００の動作を制御する。ここで、教師ロボット１００の動作は、教師ロボット１００が手足等の可動部位を動かす行為（動作）や言葉等を発する行為（音声出力）等、教師ロボット１００による表現行為全般を含む。教師ロボット動作制御部３１４は、例えば、学習支援内容決定部３１３が決定した学習支援内容を実施するにあたり必要となる動作や音声を決定し、決定した内容を教師ロボット１００が実行するように制御する。例えば、教師ロボット動作制御部３１４は、実行する内容として英単語を発音することを決定した際には、当該英単語を構成する音素の発音データとして、模範発音の発音データを用いて当該英単語を発音するための発音データを生成し、生成した発音データを通信部３２０を介して教師ロボット１００に送信することにより、教師ロボット１００から模範的な発音で当該英単語が発音されるように制御する。このように、教師ロボット動作制御部３１４は、教師ロボット１００の動作を制御する教師制御手段として機能する。
The teacher robot
生徒ロボット動作制御部３１５は、生徒ロボット２００の動作を制御する。ここで、生徒ロボット２００の動作とは、生徒ロボット２００が手足等の可動部位を動かす行為（動作）や言葉等を発する行為（音声出力）等、生徒ロボット２００による表現行為全般を含む。生徒ロボット動作制御部３１５は、例えば、学習支援内容決定部３１３が決定した学習支援内容を実施するにあたり必要となる動作や音声を決定し、決定した内容を生徒ロボット２００が実行するように制御する。例えば、生徒ロボット動作制御部３１５は、実行する内容として英単語を発音することを決定した際には、当該英単語を構成する音素の発音データとして、生徒レベル設定部３１２が設定した生徒レベルに基づく発音データを用いて当該英単語を発音するための発音データを生成し、生成した発音データを通信部３２０を介して生徒ロボット２００に送信することにより、生徒ロボット２００から生徒レベルに基づく発音の正しさのレベルで当該英単語が発音されるように制御する。このように、生徒ロボット動作制御部３１５は、生徒ロボット２００の動作を制御する生徒制御手段として機能する。
The student robot
ユーザレベル判定部３１６は、ユーザの発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを判定する。具体的には、ユーザレベル判定部３１６は、ユーザの発音を取得し、取得したユーザの発音と模範的な発音との差を求め、この差に基づいてユーザレベルを判定する。そして、ユーザレベル判定部３１６は、判定したユーザレベルを記憶部３５０に記憶されているレベルテーブルに記憶させる。ユーザレベル判定部３１６は、ユーザの発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを判定する判定手段として機能する。また、ユーザレベル判定部３１６は、ユーザの発音を取得する際、発音取得手段として機能する。
The user
ユーザレベル判定部３１６が、ユーザの発音と模範的な発音との差を求める方法について、母音の発音と子音の発音に分けて説明する。
A method in which the user
まず、母音の発音のユーザレベルの判定方法について説明する。母音は、図８に示すように、舌の位置や口の開き具合によって音が変化する。図８では、右側が「舌が奥」、左側が「舌が前」、上側が「狭い口の開き」、下側が「広い口の開き」の場合の各音素の配置を示しており、この図を母音図と言う。発音取得手段としてのユーザレベル判定部３１６は、ユーザの発音を音響分析することにより、ユーザの発音のこの母音図上での位置を求めることができる。そして、母音図上における模範発音の位置とユーザの発音の位置との距離が、ユーザの発音と模範的な発音との差である。ユーザレベル判定部３１６は、この差に基づいてユーザの発音の正確さ（ユーザレベル）を判定することができる（例えば、情報処理学会研究報告ISPJ SIG Technical Report Vol.2011-SLP-89 No.5 2011/12/19「発音訓練のための調音特徴に基づくＩＰＡ母音図へのリアルタイム表示」（森拓郎、入部百合絵、桂田浩一、新田恒雄）参照）。
First, a user level determination method for vowel pronunciation will be described. As shown in FIG. 8, the vowel sounds change depending on the position of the tongue and the degree of opening of the mouth. FIG. 8 shows the arrangement of phonemes when the right side is “tongue behind”, the left side is “tongue front”, the upper side is “narrow mouth open”, and the lower side is “wide mouth open”. The figure is called a vowel diagram. The user
例えばユーザが「え」と発音した時の図８上での位置が「□」で示されているとする。そして、ユーザは発音を練習するにつれて、図８上での位置を「△」や「○」にすることができたとする。この例では、ユーザレベル判定部３１６は、「□」はレベル０の発音だが、「△」はレベル１、「○」はレベル２の発音と判定する。ユーザレベル判定部３１６は、他の母音についても、同様に、図８に示す母音図上で、模範的な発音の位置とユーザの発音の位置との距離の大きさに基づいて、発音の正確さ（ユーザレベル）を判定する。
For example, it is assumed that the position in FIG. 8 when the user pronounces “e” is indicated by “□”. Then, it is assumed that as the user practiced pronunciation, the position on FIG. 8 could be changed to “Δ” or “◯”. In this example, the user
次に、子音の発音のユーザレベルの判定方法について説明する。子音は、フォルマントのｆ２（２倍音の周波数）及びｆ３（３倍音の周波数）で表されるフォルマント座標上のエリアによって模範発音を定義する（子音によってはｆ４（４倍音の周波数）も用いて３次元座標上のエリアで定義する場合もある）。例えば、子音「ｚ」の模範発音の範囲は、図９に示すように、横軸をｆ２、縦軸をｆ３としたフォルマント座標上の図示されたエリアになる。ユーザの発音を音響分析することにより、ユーザの発音のこの座標上での位置を求めることができ、その位置と模範発音の範囲との距離が、ユーザの発音と模範的な発音との差になる。ユーザレベル判定部３１６は、この距離に基づいて、発音の正確さ（ユーザレベル）を判定する。
Next, a user level determination method for consonant pronunciation will be described. The consonant is defined as an exemplary pronunciation by an area on the formant coordinates represented by the formant f2 (frequency of the second harmonic) and f3 (frequency of the third harmonic) (some of the consonants also use f4 (frequency of the fourth harmonic)). (It may be defined by an area on the dimensional coordinate). For example, as shown in FIG. 9, the range of the model pronunciation of the consonant “z” is an area shown on the formant coordinates where the horizontal axis is f2 and the vertical axis is f3. By analyzing the user's pronunciation, the position of the user's pronunciation on this coordinate can be obtained, and the distance between the position and the range of the model pronunciation is the difference between the user's pronunciation and the model pronunciation. Become. The user
通信部３２０は、例えば、無線周波数（ＲＦ）回路、ベースバンド（ＢＢ）回路、大規模集積回路（ＬＳＩ）、アンテナ等から構成される。通信部３２０は、アンテナを介して他の通信装置（例えば、教師ロボット１００、生徒ロボット２００、図示しないアクセスポイント等）と無線データ通信を行う。学習装置３００は、通信部３２０を介して、発音学習カリキュラムを外部のサーバ等から記憶部３５０にダウンロードすることができる。このため、学習装置３００は、後述する学習支援制御処理を開始する前に、ユーザの学習履歴や各発音の得手不得手の情報等に基づいて、当該ユーザに適した発音学習カリキュラムをダウンロードしておくことができる。また、学習装置３００は、通信部３２０を介して、例えば、教師ロボット１００や生徒ロボット２００に、上述した発音データ等を送信する。なお、通信部３２０は、ＵＳＢケーブルやＨＤＭＩ（登録商標）ケーブル等を用いて他の通信装置と有線通信を行うように構成されてもよい。
The
音声入力部３３０は、例えば、マイクロフォン等から構成される。音声入力部３３０は、ユーザの発言を音声情報として取得する。
The
音声出力部３４０は、例えば、スピーカ等から構成される。音声出力部３４０は、制御部３１０から取得した音声信号に応じて、音声を出力する。出力される音声は、例えば、実施する学習内容の切り替わりを知らせる報知音や短い音楽、質問に対する回答の正誤の別を知らせる効果音等である。これらの音声データは、後述する記憶部３５０に記憶されており、適宜、記憶部３５０から読み出されて再生される。
The
記憶部３５０は、制御部３１０が学習装置３００の各構成部位を制御するために必要な各種データを記憶する。記憶部３５０は、例えば、フラシュメモリやＨＤＤ等の不揮発性の記憶装置により構成される。記憶部３５０は、例えば、発音学習カリキュラムや学習装置３００から出力される音声データを所定の記憶領域に記憶する。
The
また、記憶部３５０が記憶するデータには、上述したレベルテーブル、母音発音テーブル、子音発音テーブルだけでなく、学習履歴テーブルも含まれる。
Further, the data stored in the
学習履歴テーブルは、ユーザが学習支援システム１を利用して学習した履歴情報をまとめたテーブルである。学習履歴テーブルは、図１０に示すように、「学習開始日時」と「学習終了日時」と、「学習時間」と、「学習実績」の各データを対応付けて構成されている。ここで、本実施形態では、学習支援システム１において実施される学習支援は１回３０分程度で終了するように学習支援内容が設定されるものとする。また、学習支援内容は、主に英語（英単語）の正しい発音を指導する内容である。
The learning history table is a table in which history information learned by the user using the
「学習実績」には、発音指導及び発音矯正を行った単語と、それぞれの発音の正しさのレベル（ユーザレベル）が列挙される。実際には、ユーザレベルは英単語の音素毎に判定及び記憶されているが、図１０では簡単のため、単語毎に１つのユーザレベルを括弧書きで記載している。例えば、各単語に含まれる各音素のユーザレベルの中で、最も低いユーザレベルをその単語のユーザレベルと定義することもできるので、図１０にはそのように定義したユーザレベルが記載されていると考えることもできる。 In the “learning results”, words that have been subjected to pronunciation guidance and pronunciation correction, and the level of correctness of pronunciation (user level) are listed. Actually, the user level is determined and stored for each phoneme of the English word, but in FIG. 10, one user level is written in parentheses for each word for simplicity. For example, among the user levels of each phoneme included in each word, the lowest user level can be defined as the user level of the word, and FIG. 10 describes the user level defined as such. Can also be considered.
操作部３６０は、例えば、操作ボタン、タッチパネル等から構成される。操作部３６０は、例えば、学習の開始又は終了、対応モードの選択、質問に対する回答の入力等のユーザ操作を受け付けるためのインタフェースである。
The
表示部３７０は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等によって構成され、制御部３１０から入力された画像データに応じて画像を表示する。表示部３７０は、例えば、図１１に示すように、発音させる英単語を表すものの絵等を表示画面に表示する。
The
学習支援システム１では、図１２に示すように、学習装置３００が取り付けられている教師ロボット１００が、生徒ロボット２００（ここでは「Ｂｅａｒ」という名前）やユーザ４００（ここでは「花子」という名前）に対して発音を促し、ユーザ４００の発音の正確さを判定して、より正確な発音ができるように指導していく。
In the
ユーザレベル及び生徒レベルは、最初は０になっており、例えば、図１３に示すように、教師ロボット１００は生徒ロボット２００に対して、「ａｐｐｌｅ」と発音するように促す。生徒ロボット２００は、初めは日本語の発音（生徒レベル＝０）で「アップル」と発声する（発音記号はΛｐｐｕｌｕ）が、発話する度に生徒レベルを１や２へと向上させて良い発音をするようにさせている。その後、教師ロボット１００はユーザ４００に対しても同様に「ａｐｐｌｅ」と発音するように促す。ユーザ４００は、初めは日本語の発音（生徒レベル＝０）で「アップル」と発声する（発音記号はΛｐｐｕｌｕ）が、２回目にはすぐに模範発音ができるようになり、ユーザレベルは２になっている。
The user level and the student level are initially 0. For example, as shown in FIG. 13, the
なお、ユーザ４００の発音が改善して、ユーザレベル＝１が記憶部３５０のレベルテーブルに記憶されている場合は、図１４に示すように、生徒レベル＝１から生徒ロボット２００による発音が行われる。
When the pronunciation of the
次に、図１５に示すフローチャートを参照しながら、学習装置３００の制御部３１０が実行する学習支援制御処理について説明する。学習支援制御処理は、ユーザ４００の発音の正しさ（ユーザレベル）等に基づいて、学習支援内容を決定し、決定した学習支援内容に応じた英語の発音の学習支援を実施する処理である。
Next, a learning support control process executed by the
制御部３１０は、ユーザ４００による学習開始の指示操作を操作部３６０が受け付けたことに応答して、学習支援制御処理を開始する。学習支援制御処理が開始されると、制御部３１０のユーザレベル取得部３１１は、ユーザレベルを取得する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１は、取得ステップとも呼ばれる。
The
具体的には、ユーザレベル取得部３１１は、記憶部３５０に記憶されているレベルテーブルから、各音素のユーザレベルを取得する。なお、ユーザレベル取得部３１１は、ユーザ認識を行って、現在教師ロボット１００に指導を受けているユーザ４００のレベルテーブルから各音素のユーザレベルを取得してもよい。具体的には、教師ロボット１００の撮像部１７０に、ユーザ４００の顔等を撮像させ、撮像した画像データを通信部１２０に送信させる。そして、ユーザレベル取得部３１１は、通信部３２０を介して取得した画像データに対して画像認識処理を行う。これにより、ユーザレベル取得部３１１は、ユーザ４００を認識し、そのユーザ４００のレベルテーブルから、各音素のユーザレベルを取得することができる。
Specifically, the user
また、ユーザレベル取得部３１１は、音声入力部３３０からユーザ４００が発声した内容を示す音声データを取得し、その音声データに対して音声認識処理等を施すことにより、ユーザ４００を認識し、そのユーザ４００のレベルテーブルから、各音素のユーザレベルを取得してもよい。
In addition, the user
次に、制御部３１０の生徒レベル設定部３１２は、生徒レベルを設定する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２は、設定ステップとも呼ばれる。簡単には、ステップＳ１０１で取得した各音素のユーザレベルをそのままそれぞれの音素の生徒レベルとして設定し、レベルテーブルの生徒レベルとして登録する。
Next, the student
続いて、制御部３１０の学習支援内容決定部３１３は、今回実施する学習支援内容を決定する（ステップＳ１０３）。その際、学習支援内容決定部３１３は、レベルテーブルや学習履歴テーブルに含まれる各種データ、あらかじめ設定又はダウンロードされた発音学習カリキュラム等を総合的に勘案して今回実施する学習支援内容を決定する。例えば、学習支援内容決定部３１３は、苦手な発音があることを示すデータ（例えば、「ｒ」の発音のユーザレベルが低いままであることを示すデータ等）が存在する場合には、その発音を多数含む英単語の発音練習をさせて発音のレベルの向上を図ったり、又は逆に、得意な発音を多数含む英単語の発音練習をさせてユーザ４００の学習意欲を向上させたりするように、学習支援内容を決定する。学習支援内容を決定したら、制御部３１０は、例えば、音声出力部３４０を制御して、学習支援の開始を報知するアナウンス（例えば、学習支援開始を知らせる報知音や「Ｌｅｔ’ｓ ｇｅｔ ｓｔａｒｔｅｄ！（始めましょう！）」等の音声）を出力させてもよい。
Subsequently, the learning support
次に、制御部３１０は、音声出力部３４０を制御して、生徒ロボット２００に呼びかける（ステップＳ１０４）。例えば、生徒ロボット２００の名前（図１２では「Ｂｅａｒ」）を発話する。この呼びかけは、音声出力部３４０で出力してもよいし、制御部３１０の教師ロボット動作制御部３１４により、教師ロボット１００の音声出力部１４０で出力させてもよい。
Next, the
続いて、制御部３１０は、学習支援内容に基づいて決定された英単語の模範的な発音を、音声出力部３４０から出力する（ステップＳ１０５）。この模範発音は、音声出力部３４０で出力してもよいし、制御部３１０の教師ロボット動作制御部３１４により、教師ロボット１００の音声出力部１４０で出力させてもよい。模範発音の出力には、記憶部３５０に記憶されている母音発音テーブル及び子音発音テーブルの模範発音の発音データを用いる。
Subsequently, the
続いて、制御部３１０は、学習支援内容に基づいて決定された英単語と同じ英単語について、生徒ロボット２００に生徒レベルに応じた発音をさせる（ステップＳ１０６）。その際、生徒ロボット動作制御部３１５は、記憶部３５０に記憶されているレベルテーブル、母音発音テーブル及び子音発音テーブルに基づき、当該英単語を構成する各音素の（その音素の生徒レベルに応じた）発音データを生徒ロボット２００に送信する。すると、生徒ロボット２００の制御部２１０は、受信した発音データを用いて音声出力部２４０から当該英単語を発音させる。このように、生徒ロボット動作制御部３１５は、生徒ロボット２００に、英単語を構成する各音素を生徒レベルに基づいた発音で発音させることによって、生徒ロボット２００による当該英単語の発音の正しさのレベルを変更する。ステップＳ１０６は、生徒制御ステップとも呼ばれる。
Subsequently, the
続いて、制御部３１０は、生徒ロボットの全ての音素の生徒レベルが模範レベル（レベル２）であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。模範レベルになっていない音素が存在するなら（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、その音素の生徒レベルを上げて（ステップＳ１０８）、ステップＳ１０５に戻る。全ての音素の生徒レベルが模範レベル（レベル２）であるなら（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、制御部３１０は、音声出力部３４０を制御して、生徒ロボットを誉める（ステップＳ１０９）。この誉める言葉（例えば「Ｇｒｅａｔ！」等）は、音声出力部３４０で出力してもよいし、制御部３１０の教師ロボット動作制御部３１４により、教師ロボット１００の音声出力部１４０で出力させてもよい。
Subsequently, the
次に、制御部３１０は、音声出力部３４０を制御して、ユーザ４００に呼びかける（ステップＳ１１０）。例えば、ユーザ４００の名前（図１２では「Ｈａｎａｋｏ」）を発話する。この呼びかけは、音声出力部３４０で出力してもよいし、制御部３１０の教師ロボット動作制御部３１４により、教師ロボット１００の音声出力部１４０で出力させてもよい。
Next, the
続いて、制御部３１０は、先ほど生徒ロボット２００に発音させた英単語の模範的な発音を、音声出力部３４０から出力する（ステップＳ１１１）。この模範発音は、音声出力部３４０で出力してもよいし、制御部３１０の教師ロボット動作制御部３１４により、教師ロボット１００の音声出力部１４０で出力させてもよい。
Subsequently, the
続いて、制御部３１０は、音声入力部３３０により、ユーザ４００による英単語の発音を取得する（ステップＳ１１２）。そして、ユーザレベル判定部３１６は、取得したユーザ４００による英単語の発音を音響分析して、ユーザ４００による英単語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを判定し（ステップＳ１１３）、判定結果を記憶部３５０に記憶されているレベルテーブルに反映させる。
Subsequently, the
続いて、制御部３１０は、ユーザレベル判定部３１６が判定したユーザレベルが模範レベル（レベル２）であるか否かを判定する（ステップＳ１１４）。ユーザレベルが模範レベル（レベル２）なら（ステップＳ１１４；Ｙｅｓ）、制御部３１０は、音声出力部３４０を制御して、ユーザ４００を誉め（ステップＳ１１５）、ステップＳ１１７に進む。ステップＳ１１５でユーザ４００を誉める言葉（例えば「Ｆａｎｔａｓｔｉｃ！」等）は、音声出力部３４０で出力してもよいし、制御部３１０の教師ロボット動作制御部３１４により、教師ロボット１００の音声出力部１４０で出力させてもよい。
Subsequently, the
一方、ユーザレベルが模範レベル（レベル２）でないなら（ステップＳ１１４；Ｎｏ）、制御部３１０は、ユーザ４００の発音練習を所定回数（例えば３回）繰り返したか否かを判定する（ステップＳ１１６）。繰り返していなければ（ステップＳ１１６；Ｎｏ）、ステップＳ１１１に戻る。繰り返したら（ステップＳ１１６；Ｙｅｓ）、制御部３１０は、学習支援を終了するか否かを判定する（ステップＳ１１７）。制御部３１０は、ユーザ４００による学習終了の指示操作を操作部３６０が受け付けたか否か、あるいは、今回実施予定の学習支援内容がすべて実施されたか否かに応じて、学習支援を終了するか否かを判定する。学習支援を終了すると判定した場合（ステップＳ１１７；Ｙｅｓ）、制御部３１０は、動作制御処理を終了する。
On the other hand, if the user level is not the model level (level 2) (step S114; No), the
一方、制御部３１０は、学習支援を継続すると判定した場合（ステップＳ１１７；Ｎｏ）、ステップＳ１０４に戻る。そして、学習支援を終了するまで（ステップＳ１１７においてＹｅｓと判定するまで）、ステップＳ１０４からステップＳ１１６の処理を繰り返す。
On the other hand, when it determines with the
以上に述べたように、本実施形態によれば、学習装置３００は、ユーザ４００による英単語の発音の正しさ（ユーザレベル）に応じて設定された生徒レベル（生徒ロボット２００による当該英単語の発音の正しさ）で生徒ロボット２００にも発音をさせる。これにより、学習装置３００は、生徒ロボット２００にユーザ４００に対して段階を追って発音が正しくなっていく様子を示すような発声をさせることができる。したがって、学習装置３００によれば、ユーザ４００の発音に応じて適切に発音学習を支援することができる。
As described above, according to the present embodiment, the
なお、上述の実施形態では、生徒レベルの設定方法として、最初はユーザレベルと同じに設定し、学習支援制御処理（図１５）のステップＳ１０８で模範レベル（レベル２）に達していない音素の生徒レベルを１つ上げる処理を行っているが、これに限られない。ユーザ４００による英単語の母音の発音は、図８に示すような母音図の上を二次元ベクトル的に行きつ戻りつしながら模範発音に近づいていく。したがって、このユーザ４００による英単語の発音の模範発音に近づいていくベクトル的な方向や距離に応じて、生徒ロボット２００にその付近で模範発音に近い位置に対応する発音をさせることで、ユーザ４００に発音の改善の方向をわかりやすく示すようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the student level setting method is initially set to be the same as the user level, and the phoneme students who have not reached the model level (level 2) in step S108 of the learning support control process (FIG. 15). Although the process of raising the level by one is performed, the present invention is not limited to this. The pronunciation of vowels of English words by the
また、上述の実施形態では、ユーザ４００が１度でも正しい発音をするとユーザレベルを上げるようにしているが、これに限られない。例えば、規定回数（例えば３回）連続して正しい発音をしたらユーザレベルを上げる、次の学習日にも正しい発音ができたらユーザレベルを上げる、のように、簡単にユーザレベルを上げないようにしてもよい。また、１度ユーザレベルが上がっても、その後の発音が悪かったらユーザレベルを下げるようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the user level is raised when the
また、上述の実施形態の学習支援内容（図１３、図１４、図１５）では、最初に生徒ロボット２００だけが生徒レベルを上げながら発音を行い、その後ユーザ４００が発音を行うような学習形式になっているが、これに限られない。生徒ロボット２００とユーザ４００とが交互に１回ずつ発音しながら、ユーザ４００の発音の正確さの向上度合いを確認しながら生徒レベルを上げていくようにしてもよい。
In the learning support content of the above-described embodiment (FIGS. 13, 14, and 15), the learning format is such that only the
また、上述の実施形態では学習装置３００がユーザ４００の顔画像によりユーザ識別を行うためには教師ロボット１００の撮像部１７０にユーザ４００の顔画像を撮像させる必要があったが、学習装置３００が撮像部を備えて、学習装置３００のみでユーザ識別を行えるようにしてもよい。
Further, in the above-described embodiment, in order for the
以上説明したように、学習装置３００により、ユーザ４００の発音の正しさ（ユーザレベル）や学習履歴に基づいて、生徒ロボット２００の発音の正しさ（生徒レベル）が制御される。これにより、生徒ロボット２００を、ユーザ４００に近い発音の正しさから模範的な発音に至るまで、ユーザ４００と一緒に発音練習する生徒として行動させることができる。これにより、学習装置３００は、ユーザ４００に発音の改善の方向をわかりやすく示すことができ、ユーザ４００の発音に応じて適切に発音学習を支援することができる。また、発音学習カリキュラムはユーザ４００の学習履歴や発音の得手不得手の情報等に基づいて外部からダウンロードすることにより交換可能なので、ユーザ４００の性格や特性等に応じて、適切に発音学習を支援することができる。
As described above, the
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。前記の実施形態は、次のように変形されてもよい。 In addition, this invention is not limited to the above-mentioned embodiment, A various deformation | transformation and application are possible. The above embodiment may be modified as follows.
上述の実施形態では、学習装置３００の制御部３１０が、教師ロボット１００及び生徒ロボット２００の動作を一括して制御している。しかし、教師ロボット１００、生徒ロボット２００、学習装置３００から独立した制御装置が教師ロボット１００及び生徒ロボット２００の動作を制御するように構成されてもよい。また、教師ロボット１００と生徒ロボット２００とが、通信可能に接続され、互いに連携してユーザ４００に対して学習支援を実施するように構成されてもよい。
In the above-described embodiment, the
上述の実施形態では、学習支援システム１は、教師ロボット１００と、生徒ロボット２００と、学習装置３００とを備える。しかし、本発明に係る学習支援システム１は、このような構成に限られない。
In the above-described embodiment, the
例えば、学習支援システム１は、教師ロボット１００と学習装置３００の代わりに、学習を指導する機能を備える問題出力装置を備える構成であってもよい。この場合、問題出力装置が、ユーザ４００及び生徒ロボット２００に質問を提示し、生徒ロボット２００が、生徒ロボット設定項目や対応モードに基づいて、その質問に回答するような構成であってもよい。
For example, the
上述の実施形態では、学習装置３００のユーザレベル取得部３１１は、ユーザ４００の発音の正しさを表す指標として、ユーザレベルを取得した。しかし、これに限らず、ユーザレベル取得部３１１が、ユーザレベルに替えて、又は、これに加えて、ユーザ４００の声の大きさ、表情、学習に取り組む意欲や態度を表す各種データ等、ユーザ４００の学習レベルを評価し得る情報を取得するようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the user
上述の実施形態において、制御部３１０のＣＰＵが実行する動作プログラムは、あらかじめＲＯＭ等に記憶されていた。しかしながら、本発明は、これに限定されず、上述の各種処理を実行させるための動作プログラムを、既存の汎用コンピュータや、フレームワーク、ワークステーション等に実装することにより、上述の実施形態に係る学習装置３００に相当する装置として機能させてもよい。
In the above-described embodiment, the operation program executed by the CPU of the
このようなプログラムの提供方法は任意であり、例えば、コンピュータが読取可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）、メモリカード、ＵＳＢメモリ等）に格納して配布してもよいし、インターネット等のネットワーク上のストレージにプログラムを格納しておき、これをダウンロードさせることにより提供してもよい。 A method for providing such a program is arbitrary. For example, a computer-readable recording medium (flexible disc, CD (Compact Disc) -ROM, DVD (Digital Versatile Disc) -ROM, MO (Magneto-Optical Disc), The program may be stored and distributed in a memory card, a USB memory, or the like, or may be provided by storing the program in a storage on a network such as the Internet and downloading it.
また、上述の処理をＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）とアプリケーションプログラムとの分担、又は、ＯＳとアプリケーションプログラムとの協働によって実行する場合には、アプリケーションプログラムのみを記録媒体やストレージに格納してもよい。また、搬送波にプログラムを重畳し、ネットワークを介して配信することも可能である。例えば、ネットワーク上の掲示板（ＢＢＳ：Ｂｕｌｌｅｔｉｎ Ｂｏａｒｄ Ｓｙｓｔｅｍ）に上記プログラムを掲示し、ネットワークを介してプログラムを配信してもよい。そして、このプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上記の処理を実行できるように構成してもよい。さらにまた、学習装置３００の実体がクラウド上にあり、生徒ロボット２００を通信で制御してもよい。
In addition, when the above-described processing is executed by sharing between an OS (Operating System) and an application program, or by cooperation between the OS and the application program, only the application program may be stored in a recording medium or storage. It is also possible to superimpose a program on a carrier wave and distribute it via a network. For example, the program may be posted on a bulletin board (BBS: Bulletin Board System) on the network, and the program may be distributed via the network. The program may be started and executed in the same manner as other application programs under the control of the OS, so that the above processing can be executed. Furthermore, the entity of the
なお、上述の実施形態では、英語の発音学習支援を例に説明したが、学習支援システム１は、ユーザ４００が発音を学習する言語であれば、英語に限らず任意の言語について、同様の仕組みでユーザ４００の発音学習を支援することができる。
In the above-described embodiment, English pronunciation learning support has been described as an example. However, the
本発明は、本発明の広義の精神と範囲とを逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、前述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。 The present invention is capable of various embodiments and modifications without departing from the broad spirit and scope of the present invention. The above-described embodiments are for explaining the present invention and do not limit the scope of the present invention. In other words, the scope of the present invention is shown not by the embodiments but by the claims. Various modifications within the scope of the claims and within the scope of the equivalent invention are considered to be within the scope of the present invention. Hereinafter, the invention described in the scope of claims of the present application will be appended.
（付記１）
ユーザと共に所定の言語の発音を学習する生徒役を担うロボットを制御する学習装置であって、
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる生徒制御手段と、
を備える学習装置。
(Appendix 1)
A learning device for controlling a robot that plays a role of a student who learns pronunciation of a predetermined language together with a user,
Obtaining means for obtaining a user level which is an index representing correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
Setting means for setting a student level, which is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot, based on the user level acquired by the acquiring means;
Student control means for causing the robot to pronounce the predetermined language at a correct pronunciation level represented by the student level set by the setting means;
A learning apparatus comprising:
（付記２）
前記ユーザレベルを判定する判定手段をさらに備え、
前記取得手段は前記判定手段が判定したユーザレベルを取得する、
付記１に記載の学習装置。
(Appendix 2)
A determination unit for determining the user level;
The acquisition means acquires the user level determined by the determination means;
The learning device according to
（付記３）
前記ユーザによる前記所定の言語の発音を取得する発音取得手段をさらに備え、
前記判定手段は、母音図上における前記所定の言語の模範発音の位置と前記取得された前記ユーザによる前記所定の言語の発音の位置との距離に基づいて前記ユーザレベルを判定する、
付記２に記載の学習装置。
(Appendix 3)
Further comprising pronunciation acquisition means for acquiring pronunciation of the predetermined language by the user;
The determination means determines the user level based on a distance between an exemplary pronunciation position of the predetermined language on a vowel diagram and the acquired position of the predetermined language pronunciation by the user;
The learning device according to
（付記４）
前記生徒制御手段は、前記ロボットに発音させる前記所定の言語の単語を構成する音素の発音データとして、前記設定手段が設定した生徒レベルに基づく発音データを用いることによって、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさのレベルを変更する、
付記１から３のいずれか１つに記載の学習装置。
(Appendix 4)
The student control means uses the pronunciation data based on the student level set by the setting means as the phoneme pronunciation data constituting the words of the predetermined language to be pronounced by the robot. Change the level of correctness of pronunciation,
The learning apparatus according to any one of
（付記５）
前記取得手段は、前記ユーザレベルを前記所定の言語を構成する音素毎に取得する、
付記１から４のいずれか１つに記載の学習装置。
(Appendix 5)
The acquisition means acquires the user level for each phoneme constituting the predetermined language.
The learning device according to any one of
（付記６）
前記設定手段は、前記生徒レベルを前記所定の言語を構成する音素毎に設定する、
付記５に記載の学習装置。
(Appendix 6)
The setting means sets the student level for each phoneme constituting the predetermined language.
The learning device according to
（付記７）
前記学習装置は教師役を担う教師ロボットを含む、
付記１から６のいずれか１つに記載の学習装置。
(Appendix 7)
The learning device includes a teacher robot responsible for a teacher role,
The learning device according to any one of
（付記８）
前記ユーザレベルで表される前記所定の言語の発音の正しさは、前記所定の言語を母語とする人間による前記所定の言語の発音を基準とした正しさである、
付記１から７のいずれか１つに記載の学習装置。
(Appendix 8)
The correctness of pronunciation of the predetermined language represented by the user level is correctness based on the pronunciation of the predetermined language by a person whose native language is the predetermined language.
The learning device according to any one of
（付記９）
付記１から８のいずれか１つに記載の学習装置により制御される生徒役を担うロボット。
(Appendix 9)
A robot having a student role controlled by the learning device according to any one of
（付記１０）
ユーザと共に所定の言語の発音を学習する生徒役を担うロボットであって、
前記ロボットを制御する学習装置を含み、
前記学習装置は、
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる生徒制御手段と、
を備えるロボット。
(Appendix 10)
A robot that plays the role of a student who learns pronunciation in a predetermined language together with a user,
A learning device for controlling the robot,
The learning device
Obtaining means for obtaining a user level which is an index representing correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
Setting means for setting a student level, which is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot, based on the user level acquired by the acquiring means;
Student control means for causing the robot to pronounce the predetermined language at a correct pronunciation level represented by the student level set by the setting means;
Robot equipped with.
（付記１１）
ユーザと共に所定の言語の発音を学習する生徒役を担うロボットと、前記ロボットを制御する学習装置と、を含み、
前記学習装置は、
交換可能な発音学習カリキュラムに従って動作し、
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得し、
前記取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定し、
前記設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる制御を行う学習支援システム。
(Appendix 11)
Including a robot serving as a student who learns pronunciation of a predetermined language together with a user, and a learning device for controlling the robot,
The learning device
Operates according to interchangeable pronunciation learning curriculum,
Obtaining a user level which is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
Based on the acquired user level, a student level that is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot is set,
A learning support system that performs control of causing the robot to pronounce the predetermined language at a level of correct pronunciation expressed by the set student level.
（付記１２）
ユーザと共に所定の言語の発音を学習する生徒役を担うロボットを制御する学習装置で実行される学習装置制御方法であって、
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する設定ステップと、
前記設定ステップで設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる生徒制御ステップと、
を備える学習装置制御方法。
(Appendix 12)
A learning device control method executed by a learning device that controls a robot that plays a role of a student who learns pronunciation of a predetermined language together with a user,
An acquisition step of acquiring a user level which is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
A setting step of setting a student level, which is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot, based on the user level acquired in the acquiring step;
A student control step for causing the robot to pronounce the predetermined language at the correct pronunciation level represented by the student level set in the setting step;
A learning apparatus control method comprising:
（付記１３）
ユーザと共に所定の言語の発音を学習する生徒役を担うロボットを制御する学習装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記学習装置のコンピュータに、
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する取得ステップ、
前記取得ステップで取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する設定ステップ、及び、
前記設定ステップで設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる生徒制御ステップ、
を実行させるプログラム。
(Appendix 13)
A program to be executed by a computer of a learning device that controls a robot that plays a role of a student who learns pronunciation of a predetermined language together with a user,
In the computer of the learning device,
An acquisition step of acquiring a user level which is an index representing correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
A setting step of setting a student level, which is an index indicating the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot, based on the user level acquired in the acquiring step; and
A student control step for causing the robot to pronounce the predetermined language at a correct pronunciation level represented by the student level set in the setting step;
A program that executes
１…学習支援システム、１００…教師ロボット、１１０，２１０，３１０…制御部、１１１，２１１…制御情報受付部、１１２，２１２…駆動制御部、１１３，２１３…音声出力制御部、１１４…撮像制御部、１２０，２２０，３２０…通信部、１３０，２３０…駆動部、１４０，２４０，３４０…音声出力部、１５０，２５０，３５０…記憶部、１６０，２６０，３６０…操作部、１７０…撮像部、２００…生徒ロボット、３００…学習装置、３１１…ユーザレベル取得部、３１２…生徒レベル設定部、３１３…学習支援内容決定部、３１４…教師ロボット動作制御部、３１５…生徒ロボット動作制御部、３１６…ユーザレベル判定部、３３０…音声入力部、３７０…表示部、４００…ユーザ
DESCRIPTION OF
Claims (13)
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる生徒制御手段と、
を備える学習装置。 A learning device for controlling a robot that plays a role of a student who learns pronunciation of a predetermined language together with a user,
Obtaining means for obtaining a user level which is an index representing correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
Setting means for setting a student level, which is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot, based on the user level acquired by the acquiring means;
Student control means for causing the robot to pronounce the predetermined language at a correct pronunciation level represented by the student level set by the setting means;
A learning apparatus comprising:
前記取得手段は前記判定手段が判定したユーザレベルを取得する、
請求項１に記載の学習装置。 A determination unit for determining the user level;
The acquisition means acquires the user level determined by the determination means;
The learning device according to claim 1.
前記判定手段は、母音図上における前記所定の言語の模範発音の位置と前記取得された前記ユーザによる前記所定の言語の発音の位置との距離に基づいて前記ユーザレベルを判定する、
請求項２に記載の学習装置。 Further comprising pronunciation acquisition means for acquiring pronunciation of the predetermined language by the user;
The determination means determines the user level based on a distance between an exemplary pronunciation position of the predetermined language on a vowel diagram and the acquired position of the predetermined language pronunciation by the user;
The learning device according to claim 2.
請求項１から３のいずれか１項に記載の学習装置。 The student control means uses the pronunciation data based on the student level set by the setting means as the phoneme pronunciation data constituting the words of the predetermined language to be pronounced by the robot. Change the level of correctness of pronunciation,
The learning device according to any one of claims 1 to 3.
請求項１から４のいずれか１項に記載の学習装置。 The acquisition means acquires the user level for each phoneme constituting the predetermined language.
The learning device according to any one of claims 1 to 4.
請求項５に記載の学習装置。 The setting means sets the student level for each phoneme constituting the predetermined language.
The learning device according to claim 5.
請求項１から６のいずれか１項に記載の学習装置。 The learning device includes a teacher robot responsible for a teacher role,
The learning device according to any one of claims 1 to 6.
請求項１から７のいずれか１項に記載の学習装置。 The correctness of pronunciation of the predetermined language represented by the user level is correctness based on the pronunciation of the predetermined language by a person whose native language is the predetermined language.
The learning device according to claim 1.
前記ロボットを制御する学習装置を含み、
前記学習装置は、
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる生徒制御手段と、
を備えるロボット。 A robot that plays the role of a student who learns pronunciation in a predetermined language together with a user,
A learning device for controlling the robot,
The learning device
Obtaining means for obtaining a user level which is an index representing correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
Setting means for setting a student level, which is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot, based on the user level acquired by the acquiring means;
Student control means for causing the robot to pronounce the predetermined language at a correct pronunciation level represented by the student level set by the setting means;
Robot equipped with.
前記学習装置は、
交換可能な発音学習カリキュラムに従って動作し、
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得し、
前記取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定し、
前記設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる制御を行う学習支援システム。 Including a robot serving as a student who learns pronunciation of a predetermined language together with a user, and a learning device that controls the robot,
The learning device
Operates according to interchangeable pronunciation learning curriculum,
Obtaining a user level which is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
Based on the acquired user level, a student level that is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot is set,
A learning support system that performs control of causing the robot to pronounce the predetermined language at a correct pronunciation level expressed by the set student level.
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する設定ステップと、
前記設定ステップで設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる生徒制御ステップと、
を備える学習装置制御方法。 A learning device control method executed by a learning device that controls a robot that plays a role of a student who learns pronunciation of a predetermined language together with a user,
An acquisition step of acquiring a user level that is an index representing correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
A setting step of setting a student level, which is an index representing the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot, based on the user level acquired in the acquiring step;
A student control step for causing the robot to pronounce the predetermined language at the correct pronunciation level represented by the student level set in the setting step;
A learning apparatus control method comprising:
前記学習装置のコンピュータに、
前記ユーザによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標であるユーザレベルを取得する取得ステップ、
前記取得ステップで取得したユーザレベルに基づいて、前記ロボットによる前記所定の言語の発音の正しさを表す指標である生徒レベルを設定する設定ステップ、及び、
前記設定ステップで設定した生徒レベルで表される発音の正しさのレベルで前記ロボットに前記所定の言語を発音させる生徒制御ステップ、
を実行させるプログラム。 A program to be executed by a computer of a learning device that controls a robot that plays a role of a student who learns pronunciation of a predetermined language together with a user,
In the computer of the learning device,
An obtaining step of obtaining a user level which is an index representing correctness of pronunciation of the predetermined language by the user;
A setting step of setting a student level, which is an index indicating the correctness of pronunciation of the predetermined language by the robot, based on the user level acquired in the acquiring step; and
A student control step for causing the robot to pronounce the predetermined language at a correct pronunciation level represented by the student level set in the setting step;
A program that executes
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910460007.4A CN110556095B (en) | 2018-05-30 | 2019-05-29 | Learning device, robot, learning support system, learning device control method, and storage medium |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018103429 | 2018-05-30 | ||
| JP2018103429 | 2018-05-30 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019211762A true JP2019211762A (en) | 2019-12-12 |
| JP7263895B2 JP7263895B2 (en) | 2023-04-25 |
Family
ID=68845181
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019078254A Active JP7263895B2 (en) | 2018-05-30 | 2019-04-17 | LEARNING DEVICE, ROBOT, LEARNING SUPPORT SYSTEM, LEARNING DEVICE CONTROL METHOD AND PROGRAM |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7263895B2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112614400A (en) * | 2020-12-18 | 2021-04-06 | 重庆师范大学 | Control method and system for educational robot and classroom teaching |
| CN113256040A (en) * | 2020-02-07 | 2021-08-13 | 顾得科技教育股份有限公司 | Learning trajectory analysis system |
| CN115936944A (en) * | 2023-01-31 | 2023-04-07 | 西昌学院 | Virtual teaching management method and device based on artificial intelligence |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001024139A1 (en) * | 1999-09-27 | 2001-04-05 | Kojima Co., Ltd. | Pronunciation evaluation system |
| JP2005031207A (en) * | 2003-07-08 | 2005-02-03 | Omron Corp | Pronunciation practice support system, pronunciation practice support method, pronunciation practice support program, and computer readable recording medium with the program recorded thereon |
| JP2017173546A (en) * | 2016-03-23 | 2017-09-28 | カシオ計算機株式会社 | Learning support device, robot, learning support system, learning support method, and program |
-
2019
- 2019-04-17 JP JP2019078254A patent/JP7263895B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001024139A1 (en) * | 1999-09-27 | 2001-04-05 | Kojima Co., Ltd. | Pronunciation evaluation system |
| JP2005031207A (en) * | 2003-07-08 | 2005-02-03 | Omron Corp | Pronunciation practice support system, pronunciation practice support method, pronunciation practice support program, and computer readable recording medium with the program recorded thereon |
| JP2017173546A (en) * | 2016-03-23 | 2017-09-28 | カシオ計算機株式会社 | Learning support device, robot, learning support system, learning support method, and program |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 森 拓郎 TAKUROU MORI: "発音訓練のための調音特徴に基づくＩＰＡ母音図へのリアルタイム表示 Real-time Visualization of English", 情報処理学会研究報告 ２０１１（平成２３）年度▲５▼ ［ＣＤ−ＲＯＭ］, JPN6022055698, JP, ISSN: 0004958569 * |
| 足立祥啓,柏原昭博: ""英文読み合いを実現する学習パ−トナ−ロボット", [online]", HAI シンポジウム2017 HUMAN-AGENT INTERACTION SYMPOSIUM 2017, vol. P-8, JPN6022055699, 11 December 2017 (2017-12-11), JP, pages 1 - 6, ISSN: 0004958568 * |
| 近藤 隆路 TAKAMICHI KONDO, ＦＩＴ２０１５ 第１４回情報科学技術フォーラム 講演論文集 第３分冊 査読付き論文・一般論文 画像認, JPN6022055697, ISSN: 0004958570 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113256040A (en) * | 2020-02-07 | 2021-08-13 | 顾得科技教育股份有限公司 | Learning trajectory analysis system |
| CN112614400A (en) * | 2020-12-18 | 2021-04-06 | 重庆师范大学 | Control method and system for educational robot and classroom teaching |
| CN112614400B (en) * | 2020-12-18 | 2021-08-31 | 重庆师范大学 | Control method and system for educational robot and classroom teaching |
| CN115936944A (en) * | 2023-01-31 | 2023-04-07 | 西昌学院 | Virtual teaching management method and device based on artificial intelligence |
| CN115936944B (en) * | 2023-01-31 | 2023-10-13 | 西昌学院 | Virtual teaching management method and device based on artificial intelligence |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7263895B2 (en) | 2023-04-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6468274B2 (en) | Robot control apparatus, student robot, teacher robot, learning support system, robot control method and program | |
| CN107225578B (en) | Robot control device, robot control method and system | |
| CN108520650A (en) | A kind of intelligent language training system and method | |
| JP7263895B2 (en) | LEARNING DEVICE, ROBOT, LEARNING SUPPORT SYSTEM, LEARNING DEVICE CONTROL METHOD AND PROGRAM | |
| Godwin-Jones | Speech tools and technologies | |
| US20180137778A1 (en) | Language learning system, language learning support server, and computer program product | |
| KR101973791B1 (en) | Method for correcting voice | |
| JP2017173546A (en) | Learning support device, robot, learning support system, learning support method, and program | |
| KR102225435B1 (en) | Language learning-training system based on speech to text technology | |
| JP2016114673A (en) | Electronic equipment and program | |
| JP7376071B2 (en) | Computer program, pronunciation learning support method, and pronunciation learning support device | |
| JP6466391B2 (en) | Language learning device | |
| CN110556095B (en) | Learning device, robot, learning support system, learning device control method, and storage medium | |
| JP6841309B2 (en) | Electronics and programs | |
| KR20160001332A (en) | English connected speech learning system and method thereof | |
| KR20140087956A (en) | Apparatus and method for learning phonics by using native speaker's pronunciation data and word and sentence and image data | |
| KR20140078810A (en) | Apparatus and method for learning rhythm pattern by using native speaker's pronunciation data and language data. | |
| KR20140107067A (en) | Apparatus and method for learning word by using native speakerpronunciation data and image data | |
| JP2018205771A (en) | Robot control device, robot control method, and program | |
| Shukla | Development of a Human-AI Teaming Based Mobile Language Learning Solution for Dual Language Learners in Early and Special Educations | |
| KR20140082127A (en) | Apparatus and method for learning word by using native speaker's pronunciation data and origin of a word | |
| KR20140079245A (en) | Apparatus and method for learning rhythm pattern by using native speaker's pronunciation data and language data. | |
| JP7425243B1 (en) | Information processing device and information processing method | |
| KR102610871B1 (en) | Speech Training System For Hearing Impaired Person | |
| KR20030078493A (en) | Foreign language study apparatus |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220401 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20221223 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230110 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230306 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230314 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230327 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7263895 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |