JP2003504646A - 音韻認識、音韻処理および読む能力をトレーニングするシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 個人の聴覚的処理、音韻認識、音韻処理及び読む能力をトレーニングし、評価するためのトレーニングツールを提供する。トレーニングツールは、種々のグラフィック的なゲーム（１０２）を用いて、聴覚的処理、音韻認識、音韻処理及び読む能力のうちの特定の組み合わせにおける個人の能力をトレーニングする。このシステムは、ユーザーがゲームと対話できるよう、音声認識技術を用いることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】

（関連する出願） この出願は、米国特許法（35U.S.C.）第１２０条に従い、１９９８年１０月７
日に提出された米国特許出願第６０／１０３，３５４号（発明の名称「Auditory
and Phonological Apparatus and Method」）に基づく優先権主張を伴う。この
出願の内容は、本明細書に参照として組み入れられる。

【０００２】 （発明の背景） この発明は、全体として、音韻認識（phonological awareness）、音韻処理（
phonological processing）、聴覚処理（auditory processing）、および読む能
力のうちの一又は二以上の異なる領域において個人を訓練するために、これらの
うちの一又は二以上の異なる領域の訓練及び測定のためのレーニング及び評価の
システム及び方法に関連する。

【０００３】 個人における音韻処理能力と、初期の読む（reading）能力及び綴字（spellin
g）能力の通常の獲得との間には、関連のあることはよく知られている。読むこ
とや綴字に不都合や障害のある者は、音素（phoneme）を知覚的、概念的に把握
することに難点がある。音素は、我々の話し言葉の音に対応した音声の最も小さ
い単位である。我々の音韻をベースとする言葉は、生徒が、言葉の音韻構造に対
する感度及び明白な理解力を有していることが必要である。言葉の音韻構造に対
する明白な理解力は、音韻認識として知られている。人が言葉の中の個々の音を
分離し識別し、そして識別した音を操ることができるときには、その人には音韻
認識能力があると言える。音韻処理とは、口頭言語の音声構造についての情報を
使って、言葉でのあるいは書かれた情報を処理することを指す。これらは、例え
ば、言語の短期間記憶、配列、言語理解の各能力を含んでいる。

【０００４】 英語には、ある程度決まった順番の音からなる言葉が含まれている。非常に多
くの音の順序が考えられる中で、英語における言葉は比較的少ない数の順序が用
いされており、そしてこれらの順序の大部分は、多くの言葉において共通してい
る。このような共通の音の順序に気づいた子供は、言葉が印刷物として提示され
たときに（すなわち、子供が言葉を読むときに）、このような音の認識を欠く子
供に比べ、通常これらの順序をより良く習熟する。例えば、「mat」という単語
は、/m/、/ae/、/t/という三つ区別できる音素を有する。「sat」及び「bat」と
いう単語は、最初の音素が異なってそれぞれ /s/ 及び /b/ であるが、「at」と
いう共通の綴りを形成する中間と最後の音素（それぞれ /ae/ 及び /t/ ）は共
通している。通常の音韻認識を有する子供は、我々のアルファベットの綴り字法
を、音声を文字として表現するのに適切な体系であると考えるだろう。このため
子供は、知らない言葉や字のつながりを、同じ字のつながりを含む知っている言
葉からの類推によって、声に出すという方法をとるかもしれない。例えば、「ba
t」という単語を知らない場合に、「cat」という知っている単語と韻を合わせて
発音するかもしれない。

【０００５】 音韻認識能力は、合成（synthesis）と分解（analysis）という二つのカテゴ
リーにグループ分けすることができる。音韻の合成とは、別々の音声ユニットを
混ぜ合わせて単語全体を形成することに対する認識を指す。音韻の分解とは、言
葉全体を、音節、始まりの韻、音素を含む音声ユニットの組に分割することに対
する認識を指す。合成能力と分析能力は、早期の読む能力の発達という目標を達
成するための重要な前提条件とされ、そして読む能力に障害を有する子供には、
これらの能力の一方又は両方が欠けていることが普通だった。音声を感知したり
音声同士の違いを感知することを含む聴覚処理能力は、音韻認識能力を形成する
ための重要な基盤となる。

【０００６】 これらの音韻認識能力に加え、発音符号化（phonetic coding）が、効率的な
読むことについての能力に結びつけられてきた。発音符号化とは、子供が言葉の
情報を効率的に作業記憶に格納するために音声の表現体系を用いる能力のことで
ある。この発音符号を効率的に用いて言語情報を作業記憶内に表現する能力は、
言語ラベルを有するアイテムに対する記憶の持続時間の課題についての成績によ
って測定される。読む能力に問題のある子供は、言語ラベルを有するアイテムに
対する記憶の持続時間の課題についての能力が乏しいことが知られている。この
ように、発音符号化は、読み手にとって重要な能力である。読み始めて間もない
者の場合、１）まず、各シンボルに対する適切な音を声に出すことによってその
単語の中の各音を復号化し、２）その適切な音を短期間記憶に格納するとともに
シンボルの残りの部分を声に出し、３）記憶からのすべての音を一緒に混合して
単語を形成しなければならない。言語の短期間記憶への効率的な発音表現がある
と、読み始めて間もない者が音声シンボルの一致を復号化するために要する認識
エネルギーが少なくて済み、このため何が書かれているかを理解するための十分
な認識資源を残すことができる。

【０００７】 音韻処理と読む能力との関係に戻ると、良好な音韻処理能力や良好な音韻認識
を有する者は、読むことや綴りを習得する能力も高い傾向がある。加えて、研究
者によれば、音韻処理における欠陥は、読む能力に関する習得障害の最も可能性
の高い原因であるとされてきた。このような関連性に基づいて、多くの州は、教
室での正規のリーディング科目の一部として音韻認識トレーニングを義務化する
ようになった。同時に、学校の教職員は、彼らが提供する教室での科目及び補修
のためのリーディング活動に責任を持つことが要求されるようになった。問題は
、十分に訓練されていない教師が生徒の聴覚処理、音韻認識、読む能力を訓練す
ることである。このため、上記の問題及び従来からのトレーニングシステムの限
界を克服できる、聴覚処理能力及び音韻認識能力トレーニングシステム及び方法
が提供されることが望まれており、これが本発明がなされた目的である。

【０００８】 （発明の概要） 本発明の聴覚処理、音韻認識、音韻処理、及び読む能力のためのトレーニング
システムによって、ユーザーは、より良く読み、より良く字を綴ることができる
よう、これらの能力を上達させることができる。このシステムは、それぞれがユ
ーザーの異なる能力の組み合わせをトレーニングする一又は二以上のトレーニン
グモジュールを含むことができる。各トレーニングモジュールは、一又は二以上
のタスクを含むことができ、各タスクはユーザーの特定の能力に関するトレーニ
ングに焦点を当てる。トレーニングシステムの各モジュールは、さまざまに異な
る能力レベルのユーザーでもそのトレーニングモジュールがやりがいのあるもの
となるよう、適応させることができる。特に、各トレーニングモジュールは、ユ
ーザーの過去の成績に基づいて、タスクの難易度を変更することができる。例え
ば、あるトレーニングモジュールでは、ユーザーが予め決められた数（例えば３
つ）の連続した正しい応答を示したときはタスクの難易度を上げ、ユーザーが予
め決められた数（例えば２つ）の連続した間違った応答を示したときはタスクの
難易度を下げる。このため、このシステムは、現在のレベルを確実に、ユーザー
の能力を試すのに十分にやりがいのある難易度レベルとし、ユーザーがトレーニ
ングを継続する意欲を削ぐほど難しすぎないようにする。

【０００９】 本発明によれば、各トレーニングモジュールは、一又は二以上の異なる難易度
変数を変更して特定のトレーニングの難易度を変える。例えば、音声リコールモ
ジュールは、一又は二以上の言語的な修飾語句を変更することができる。一又は
二以上のトレーニングモジュールとしては、音声リコールモジュール、音声検出
モジュール、音声混合モジュール、音声特定モジュール、および音声パターン認
識モジュールなどがある。

【００１０】 このように、本発明によって、個々の人の読む能力及び字を綴る能力に関する
一又は二以上の能力をトレーニングするためのツールが提供される。このトレー
ニングツールには、聴覚処理、音韻認識、音韻処理、および読む能力のうちの特
定の組み合わせについてのユーザーの能力が上達するようこれらの能力の組み合
わせをトレーニングする一又は二以上のトレーニングモジュールと、各トレーニ
ングモジュールについてユーザーのためのスティミュラス（刺激）を生成する手
段を含んでおり、スティミュラスには、一又は二以上のグラフィック画像及び可
聴音声が含まれる。このトレーニングツールには、さらに、各モジュールによっ
て提示されたグラフィック画像及び可聴音声に対するユーザーの応答を受け取る
手段が含まれる。

【００１１】 本発明の別の態様では、ユーザーが音声を認識し識別するトレーニングを行う
方法が提供される。この方法には、各音声が二つの音声を識別する音響成分（す
なわち、周波数、エネルギー、持続時間のうち一つ又は二つ以上）の特定の組み
合わせを有している第一及び第二の音声をユーザーに提示する工程と、第一の音
声を第二の音声から識別するのを難しくするために、ユーザーに認識される第一
の音声が第二の音声により類似するよう、予め決められた量だけ第一の音声の音
響成分を変える工程とが含まれている。この方法には、さらに、第一及び第二の
音声が等しくなるまで、第一の音声の音響成分を変え続ける工程が含まれる。本
発明において修飾される音響成分には、周波数の変化及び発声開始時間（音響成
分の持続時間）の変化が含まれる。

【００１２】 本発明の別の態様では、ユーザーが音声を識別できるようトレーニングする方
法が提供され、そこでは、音声の識別の難易度を変えるために、ユーザーに提示
される音声の発音の前後関係を選択して、音声の知覚的特徴を変える。ここで、
音声の順序付けの変更は、音声の発声の前後関係に基づいてなされる。この方法
には、さらに、選択された音声の発声の前後関係に基づいてユーザーに第一及び
第二の音声を提示する工程が含まれる。

【００１３】 本発明のさらに別の態様では、ユーザーが音声を識別できるようトレーニング
する方法が提供され、そこでは、音声の識別の難易度を変えるために、ユーザー
に提示される音声の発声クラスを選択して音声の知覚的特徴が変えられる。ここ
で、音声の順序付けの変更は、音声の固有の音響的、発声的性質に基づいてなさ
れる。この方法には、さらに、音声の発声クラスからユーザーに第一及び第二の
音声を提示する工程が含まれる。

【００１４】 （好適な実施例の詳細な説明） 本発明は、特に、子供の聴覚処理、音韻認識、音韻処理及び読む能力をトレー
ニングするための、コンピュータをベースとしたトレーニングシステムに適用す
ることができるものであり、これらとの関連で本発明を説明する。しかしながら
、本発明のシステム及び方法は、１）読み書きができず認識に障害のある人、英
語が母国語でないが読み書きを習っている人、読み書きが不完全でその文芸能力
を改善しようとしている人など、多くの人をテストし、教える場合に利用するこ
とができ、そして、２）ウェッブ、インターネット、あるいはローカルエリアネ
ットワークその他のコンピュータネットワーク上で実現できることから、非常に
有用である。

【００１５】 図１は、本発明の聴覚、音韻、読む能力のためのコンピュータをベースにした
トレーニングシステム５０の実施例を示した図である。この実施例では、トレー
ニングシステム５０はコンピュータ５２によって実行される。コンピュータ５２
は、スタンドアローン型のパーソナルコンピュータあるいはネットワークに接続
されたコンピュータあるいはサーバに接続されたクライアントコンピュータとす
ることができる。ここでは例示の目的で、スタンドアローン型のコンピュータ５
２を用いた実施例について説明する。コンピュータ５２には、中央処理ユニット
（ＣＰＵ）５８、メモリ６０、ハードディスクドライブ、テープドライブ、光学
ドライブその他の永続性メモリ６４、そしてトレーニングツール６６が含まれて
いる。好適な実施例では、トレーニングツールは、コンピュータの永続性メモリ
に格納され、ＣＰＵ５８によって実行されるようメモリ６０にロードされる（図
１に示すように）一又は二以上の応用ソフトウェア（聴覚処理、音韻認識及び処
理能力又は読む能力をトレーニングする）とすることができる。コンピュータ５
２は、これをリモートサーバ又はその他のコンピュータネットワークに接続して
、コンピュータネットワーク上からトレーニングツールに対する最新版を受け取
ることができるようにしてもよい。このトレーニングツールは、本出願と同一譲
受人が所有する、１９９９年７月９日提出の米国特許出願第０９／３５０，７９
１号に説明されている診断システムと協働するように用いることもできる。

【００１６】 コンピュータ５２にはさらに、キーボード７８、マウス８０、ジョイスティッ
ク、音声認識システム８２などの入力デバイス７６、通常の陰極線管、フラット
パネルディスプレーなどのディスプレー８４、音声を生成するためのスピーカ又
は印刷出力を生成するプリンタなどの出力デバイス８６が含まれている。コンピ
ュータのユーザーは、聴覚処理、音韻認識、音韻処理その他のユーザーの能力が
改善されるよう、入出力デバイスによってトレーニングツールと対話することが
できる。例えば、音声認識システムによって、ユーザーは後述のようにトレーニ
ングツールからの刺激に応答して音声認識システム８２に話しかけることができ
る。コンピュータ５２は、前述の診断システムと対話し一又は二以上のトレーニ
ングツールの最新版をダウンロードするために、ブラウザ用の応用ソフトウェア
を実行することもできる。

【００１７】 後に詳細に説明するように、このトレーニングツールには、子供の聴覚処理、
音韻の認識と処理の能力及び読む能力が向上するように、聴覚処理、音韻認識、
音韻処理、読む能力などをトレーニングする、一又は二以上の異なるツールを含
めることもできる。トレーニングツール６６は、各能力分野におけるユーザーの
スコアを保存し、トレーニングツール内の各ゲームの難易度を、ユーザーの現在
の能力に基づいて適応的に変えるようにすることもできる。例えばトレーニング
ツールは、トレーニングの難易度を上げたり、又は下げたりすることができる。
後述のように、トレーニングツールは、トレーニングの難易度を変化させるため
に、一又は二以上の現在のトレーニングの難易度変数（例えば、スティミュラス
とスティミュラスの間の間隔、二つの異なる単語又は音声の類似度、背景雑音の
レベルなど）を変更することができる。以下に、このトレーニングツールの詳細
について説明する。

【００１８】 図２は、図１のトレーニングシステムの一部であるコンピュータ５２の詳細を
例示した図である。コンピュータ５２には、ＣＰＵ５８、メモリ６０、永続性記
憶装置６４およびトレーニングツール６６が含まれている。さらにトレーニング
ツールに、ユーザー・インターフェース（ＵＩ）１００及びゲーム・ロジック１
０２を含めてもよい。ユーザー・インターフェースは、ユーザーが見る多数の画
像及びユーザーが聞く可聴音声を生成することができ、種々の聴覚処理、音韻認
識、音韻処理及び読む能力などの能力分野をトレーニングするために、ユーザー
は入力装置を用いてこれらに応答する。ゲーム・ロジック１０２は、トレーニン
グツールを構成する一又は二以上のゲームを格納し、各ゲームは異なる能力の組
み合わせにおいてユーザーのトレーニングを行う。本発明のトレーニングツール
は、ゲームを用いてユーザーをトレーニングするが、これはユーザーが子供の場
合には、遊べるゲームをが与えられると自ら進んで学ぼうとするからである。言
い換えると、子供はゲームで遊びながら、そしてそれとは知らずにトレーニング
を行い、特定の能力を向上させる。このトレーニングツールを、大人用には、同
じようなゲームであるが異なるユーザー・インターフェースを使って実施するこ
ともできることは明らかである。以下では、本発明のトレーニングツールの詳細
について説明する。

【００１９】 図３は、ユーザー・インターフェース１００及びゲーム・ロジック１０２を含
むトレーニングツール６６をより詳しく示している。ゲーム・ロジック１０２に
は、ゲームファイル・データベース１１０、スコア・データベース１１２、そし
てゲーム管理部及びスコアモジュール１１４が含まれている。ゲームファイル・
データベースは、トレーニングツールの一又は二以上のゲームを格納することが
でき、各ゲームは、異なる能力の組み合わせをトレーニングする。好適な実施例
の各ゲームについては、後に図４〜図３６を参照しながら説明する。上で述べた
ように、トレーニングツールに含まれる実際のゲームは、更新あるいは変更する
ことができる。スコア・データベース１１２は、トレーニングツールに含まれて
いる一又は二以上のゲームの一又は二以上のユーザーに関するスコアを格納する
ことができる。このスコア・データベース１１２によって、ユーザーの各能力に
関する進歩の程度をモニターし、分析することができる。ゲーム管理部及びスコ
アモジュール１１４は、どのゲームが実行されているか、特定のゲームのユーザ
ー・インターフェース、特定のゲームのスコア、および各ゲームの難易レベルを
制御する。この方法により、トレーニングツールのユーザーは、システムが自動
的にこのシステムを使うユーザーのスコア及び進歩状況を保持し報告してくれる
ので、ユーザーは自分のスコアあるいは上達の程度を記録する必要はない。管理
部は、一又は二以上のユーザーが同じコンピュータ上のトレーニングツールを使
用し、各ユーザーの情報を別々に保持することが可能である。管理部１１４には
、トレーニングツールを使用する一又は二以上のユーザーに関する統計を生成で
きるよう、統計用の応用ソフトウェア（不図示）を含めることもできる。続いて
、トレーニングツールの好適な実施例に含まれるゲームの例について説明する。

【００２０】 図４は、本発明の好適な実施例であるトレーニングツール６６に含まれている
ゲームの一例を示した図である。トレーニングツール６６には、音声リコールモ
ジュール１２０（この例では「Calling All Engines」と呼ばれる）、音声検出
モジュール１２２（この例では「Paint by Penguin」と呼ばれる）、音声混合モ
ジュール１２４（この例では「Pesky Parrots」と呼ばれる）、音声特定モジュ
ール１２６（この例では「Hippo Hoops」と呼ばれる）、そしてパターン認識モ
ジュール１２８（この例では「Duck Luck」と呼ばれる）が含まれている。これ
らの各ゲームは、後述の一又は二以上の能力のトレーニングを行う。例えば、音
声リコールモジュールは、ユーザーの聴覚的な注意力、短期記憶、図形を基礎と
した識別、および順序の記憶の各能力のトレーニングを行うことができる。これ
らのゲームのいくつかは、ゲームを完了させるためには完了させなければならな
い一又は二以上のタスクを有している。これらのゲームの詳細については、暫定
的なアプリケーションソフトウェアの付録に示されており、これもここに参照と
して組み入れられる。音声リコールモジュールが有するタスクは一つであるが、
他のモジュールは二以上のタスクを有している。各ゲームの中のタスクについて
以下で説明する。

【００２１】 図５は、本発明の音声検出トレーニングモジュール１２２の中のタスクの一例
を示した図である。音声検出モジュール１２２には、音声の数を特定するタスク
１３０、音声の数及び順番を特定するタスク１３２、単語の中の音声の数及び順
番を特定するタスク１３４、そして音声を操作して単語を構成するタスク１３６
が含まれている。これらのタスクは一緒になって、聴覚的な短期記憶、順序記憶
、時間的処理（例えば時間的な順番及び時間的な解像度）、パターン認識、音素
のつながり、音韻の分割、音韻の処理についてのユーザーの能力をトレーニング
する。第一のタスク１３０では、タスクの難易度を変るために提示される音声の
数を変えることによって、ユーザーは、異なる難易レベルにおける連続する音声
中の音声の数を検出し、特定することが求められる。第二のタスク１３２では、
ユーザーは、音声のつながりの中の音声の数及び順序を検出し特定することが求
められ、タスクの難易度を変更するために、ユーザーに提示される音声の数が変
えられる。第三のタスク１３４では、ユーザーは、単語の中の音声の数及びつな
がりを検出し特定することが求められる。第四のタスク１３６では、ユーザーは
、一連の音声を操作して新たな言葉を構成することが求められる。これは学習す
るのがもっとも難しい能力である。このように、ユーザーの特定分野の能力が向
上するに従って、タスクは、ユーザーがその能力をマスターするまで難易度を高
めてゆく。これらの各タスクについて、図１５〜図２０を参照しながら以下でよ
り詳しく説明する。まず、音声混合トレーニングモジュールに関連するタスクに
ついて説明する。

【００２２】 図６は、本発明の音声混合トレーニングモジュール１２４の中のタスクの一例
を例示した図である。モジュール１２４には、音声を混合して言葉にする第一の
タスク１４０、および単語の中で欠落した音声を特定する第二のタスク１４２が
含まれている。これらのタスクは協働して、聴覚的な短期記憶、音韻混合、聴覚
及び音韻の識別、単語の終結（word closure）、そして聞き取りにくい信号での
聴覚能力についてのユーザーの能力をトレーニングする。第四のタスク１４０で
は、ユーザーは、変化する時間間隔で分離された音声の小さなユニットを混合し
てより大きな音声ユニットとし、その大きな音声ユニットを選択することが求め
られる。ここで時間間隔が変化することで、タスクの難易度が変えられる。第二
のタスク１４２では、ユーザーは、単語を構成する一連の音声ユニットが、省略
された音声ユニットを除いて提示されたときに、その単語の欠けている音声ユニ
ットを特定することが求められる。これら二つのタスクは、図２１〜図２４を参
照して、以下で詳しく説明する。まず、音声特定モジュールに関するタスクを説
明する。

【００２３】 図７は、本発明の音声特定トレーニングモジュール１２６の中のタスクの一例
を示した図である。このモジュールは、音声の変化を検出する第一のタスク１５
０、子音−母音の音節を識別する第二のタスク１５２、目的の音素を認識する第
三のタスク１５４、そして単語の中の音素の位置を特定する第四のタスク１５６
を含んでいる。これらのタスクの組み合わせによって、聴覚的な注意力、聴覚及
び音素の識別、音素の特定、音素の配列についてのユーザーの能力がトレーニン
グされる。より詳しく言うと、第一のタスク１５０では、ユーザーは、好ましく
は０．１秒の間隔で提示れる一連の音声の中の音声の変化を検出することが求め
られる。第二のタスクでは、ユーザーは、子音−母音の音素の対が好ましくは１
秒の間隔で分離されたときに、その対を同じもの或いは異なるものとして特定す
ることが求められる。第三のタスクでは、ユーザーは、好ましくは２秒の間隔で
単語が分離されたときに、一連の単語の中で目的の音素を含む単語を特定するこ
とが求められる。第四のタスクでは、ユーザーは、単語の中の子音の音素の位置
を特定することが求められる。これらのタスクについては、図２５〜図３０を参
照してさらに説明する。続いて、音声パターントレーニングモジュールを構成す
るタスクについて説明する。

【００２４】 図８は、本発明の音声パターン認識トレーニングモジュール１２８内のタスク
の一例を示した図である。このモジュールには、特に、単語の終わりの音声を特
定する第一のタスク１６０、単語の開始の音声を特定する第二のタスク１６２、
音声を混合して単語とする第三のタスク１６４、そして音声を操作する第四のタ
スク１６６が含まれている。これらのタスクの組み合わせによって、視覚的な認
識、聴覚的な順序記憶、短期記憶、音素の特定、押韻、聴覚及び音素の識別、音
韻の混合、分割、処理、そして単語の終結におけるユーザーの能力がトレーニン
グされる。より詳しくいうと、第一のタスク１６０では、ユーザーは、目的の音
声又は音声パターンが聴覚的に提示されたときに、単語の終わりに同じ音声又は
音声パターンを含む応答の組から一つの単語を選択することが求められる。第二
のタスク１６２では、ユーザーは、目的の音声又は音声のパターンが聴覚的に提
示されたときに、単語の始まりに同じ音声又は音声パターンを含む応答の組み合
わせの中から一つの単語を選択することが求められる。第三のタスク１６４では
、ユーザーは、変化する時間によって分離された音声のユニットを混合して目的
の単語にすることが求められる。第四のタスクでは、単語及び一又二以上の音声
を操作して単語にするという指示が聴覚的に提示されたときに、ユーザーは、要
求された操作に合致する単語を選択することが求められる。これらのタスクのよ
り詳しい説明は、以下で図３１〜図３６を参照して行う。ここでは、本発明の、
音響的に音声を修飾するための方法について説明する。

【００２５】 色々な場合において、ユーザーが単語又は音声を認識しやすくなるよう、音声
又は単語を音響的に修飾することは有益である。この音響的な修飾あるいは誇張
は、ユーザーの音声又は単語の認識力が向上するに従って、徐々に音声又は単語
から取り除いてゆく。本発明の音響的な修飾は、このようなやり方で、単語又は
音声を認識できるようにユーザーを適応的にトレーニングするのに用いられる。
本発明の音響的な修飾をより良く理解するために、母音と母音の間の音響的な差
異について説明する。しかしながらこの音響的な修飾は、子音、母音−子音の組
、複数の単語などの修飾にも用いることができる。より詳しく言うと、音響的な
修飾には音響成分を変えることが含まれ、また好ましくは、音声の周波数を変え
ること又は音声の発声開始時点を変えることが含まれる。

【００２６】 図９は、英語の母音についての周波数の違いを例示した表である。特に、母音
と母音の間の主要な音響的差異は、フォルマントの周波数である。特に、図９に
は、母音の平均のフォルマント周波数が示されている。同表に示されるように、
各母音には第一のフォルマント周波数（Ｆ１）、第二のフォルマント周波数（Ｆ
２）、第三のフォルマント周波数（Ｆ３）が含まれ、母音は、これらのフォルマ
ント周波数が一定時間にわたって組み合わされて構成される。図１０は、英語の
母音についての第一及び第二の周波数（Ｆ１及びＦ２）を示したグラフである。
このグラフは、音響的な母音の連続体（acoustic vowel continuum）として知ら
れている。特に、横軸に沿った各母音は、連続体に沿ったステップである。音響
的な修飾の際には、母音の対の音響的な類似性は、ユーザーに、例えば /i 〜 a
/ のように４ステップ又はそれ以上のステップだけ離れた母音の対を認識させる
ことから始めるようコントロールされる。ユーザーがこのような４＋ステップの
母音の対の識別をマスターすると、このトレーニングツールは、ユーザーに３ス
テップだけ、続いて２ステップだけ、そして１ステップだけ離れた母音（例えば
/i 〜 I/ ）の対を区別させるというふうに、次第に難しくなる。このようにこ
のトレーニングツールは、固有のＦ１とＦ２の値に基づいて、母音の対の音響的
な類似性を制御することができる。続いて、本発明の、子音−母音の音節に対す
る音響的修飾の方法について説明する。

【００２７】 図１１ａは、子音−母音（ＣＶ）音節に対する周波数の変化を例示した図であ
る。特に、例えばｒとｌ、ｍとｎ、そしてｄとｇの間の主要な音響的差異は、子
音の開始時点の第二及び第三のフォルマント周波数の値である。図１１のグラフ
は、完全な /r/ （グラフにはスティミュラス１で示す）の開始時点のフォルマ
ント周波数（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３）が、完全な /l/ （グラフにはスティミュラス
２で示す）に対してどのように異なっているかを、１０のステップを間において
例示している。この二つの子音の間のステップの数は、より小さい数又はより大
きな数を用いて調整することもできる。本発明のトレーニングツールは、開始時
に、ユーザーに対して最も大きく離間した二つのスティミュラス、すなわちグラ
フのスティミュラス１とスティミュラス１０を提示する。ユーザーがこの組み合
わせをマスターしたら、離間のより小さい音声を用いる。本発明では、上記のよ
うな音響的な修飾が、「ｒａ−ｌａ」というＣＶの対、「ｍａ−ｎａ」というＣ
Ｖの対、「ｄａ−ｄａ」というＣＶの対について使用される。本発明によれば、
上で説明した音響的な修飾は、他のＣＶの対を含む他の音声に対して、そして種
々のモジュール及びトレーニングタスクにおけるこれらの固有の特徴的な音響的
性質に対しても用いることができる。

【００２８】 本発明では、音響的な修飾は、上で説明した音声の修飾に加え、音声の発声的
な性質によっても決定される。特に、この音響的修飾は、緊張音の母音の対のグ
ループで始まり、そして他の母音の対（例えば緊張音と弛緩音）に続くようにす
ることができる。「緊張音の」という用語は、母音の発音的な性質を表している
（すなわち、主として舌などのアーティキュレータ（articulator）の筋肉を緊
張させて発声する母音）。このカテゴリーには、好ましくは２ステップの母音の
対（例えば /I - e/ ）が用いられるが、これとは異なるステップ数を用いるこ
ともできる。次の母音の対は、前部緊張母音と弛緩母音の対である（すなわち、
口の前部で生成される母音で、各対が一つの緊張母音と一つの弛緩母音を含むよ
うに組み合わされる）。この母音対の発音カテゴリーでは、二つの音声の間は少
ないステップ数を用いることもできる。例えば /i - a/ 、それから /i - ae/
を用いることができる。つぎの母音のカテゴリーは、後方の緊張母音と弛緩母音
の対であり、これに前部弛緩母音と弛緩母音の対が続き、そして後方弛緩母音と
弛緩母音の対が続く。発音的な性質（前方と方向、緊張音と弛緩音）に基づく母
音の小グループを選択してトレーニングし、そして徐々にステップサイズを小さ
くするという方法を付加することによって、より複雑で有効なトレーニング方法
が得られる。続いて、本発明の発声開始時刻（ＶＯＴ）の変更について、より詳
しく説明する。

【００２９】 図１１ｂは、異なるスティミュラス（ｘ軸に沿った）に対して発声開始時刻を
異ならせる（ｙ軸に沿ってミリ秒の単位で）場合の一例を例示した図である。こ
の例では、「ｂａ」と「ｐａ」の間に９個の異なる発声開始時間（ステップ）が
示されているが、このステップの数は発明の実施の態様に合わせて変えることが
できる。発声開始時間は、子音の開始と有声化の開始（すなわちこれに続く母音
の開始）との間の時間として定義される。この音響的修飾の例では、周波数の音
響的成分の代わりに、時間の音響的成分が変えられる。すなわち本発明では、二
つの異なるスティミュラスを識別する難易度を変えるために、周波数又は時間な
ど種々の音響的成分が修飾される。続いて、本発明のトレーニングツールの種々
のモジュールについて説明する。特に、音声リコールトレーニングモジュールに
ついて説明する。

【００３０】 図１２は、ユーザーの音声リコール能力をトレーニングするための本発明の方
法１８０を例示したフローチャートである。この方法は単一のタスクとして説明
されているが、この本発明のタスクには実際には複数の小さいサブタスクが含ま
れており、各サブタスクは、その能力の特定の分野をトレーニングし、あいは異
なる難易度変数（以下に説明する）を変えるようにしてもよい。ステップ１８２
では、トレーニングモジュールは、一連の音声／単語或いは図１３に示した数字
１８４について、目に見える表示を行い、ユーザーに対して文字による或いは言
葉での指示を生成し、そして各音声と音声の間に時間間隔を伴って一連の音声を
生成する。ステップ１８６において、モジュールは、コンピュータによって次々
に生成される音声／単語／数字のグラフィック表示を特定するよう、ユーザーを
促す。ステップ１８８で、モジュールは、ユーザーの応答を分析し、応答してい
る間の経過時間などの成績基準に基づいて、例えばユーザーの応答の正しさやユ
ーザーの成績を決定する。ステップ１９０で、モジュールは、ユーザーに対して
、ユーザーの応答に関してのフィードバック１９１（図１３には視覚的なフィー
ドバックとして示すが、音声的なフィードバックであってもよい）を与える。図
１３に示した視覚的なフィードバックの例では、盾（shield）１９２が正しい応
答を示し、消防ホース（fire hose）１９３が誤った応答を示している。このタ
スクでは、ユーザーが先に３回連続して正しい応答をした場合には上位のレベル
（後述する）へ進み、ユーザーが先に２回連続して間違った答えをした場合には
下位のレベル（後述する）へ後退する、３／２の適応型トレーニングシステムが
用いられている。

【００３１】 ステップ１９６で、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致したか
どうか（すなわち、ユーザーが所定の時間内に先に３回連続して質問に正しく答
えたかどうか）を決定する。ユーザーが上位レベルの基準に合致した場合には、
モジュールはステップ１９８においてタスクの難易度を高める。タスクの難易度
は、本発明における多数の異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えること
によって高められる。難易度変数には、例えば、一連の音声の数、ある音声は他
の音声よりも識別が難しいことから（例えば、長母音は短母音よりも識別が容易
で、さらに短母音は子音よりも識別が容易である）音声の種類、視覚的な指示を
出すタイミング（視覚的指示は、例えば、音声が生成されたときに表示され、あ
るいは視覚的な指示に頼り難くするために一定の時間遅らせて表示される）、背
景雑音のレベル（例えば、背景雑音がある場合には音声の識別は難しくなる）、
あるいは、ユーザーに対する指令に含まれる言語的な修飾語句の種類などが含ま
れる。言語的な修飾語句には、例えば、「and」、「not」、「or」、「first」
、「last」、「middle」、「before」、「after」が含まれる。例えば、このタ
スクは、ユーザーに対して、ある音声のつながりの後に音声を特定するよう求め
てもよい。一又は二以上の難易度変数を用いてレベルを高めた後に、モジュール
はループを介してステップ１８２に戻って、より難しい難易度レベルでユーザー
をトレーニングすることができる。

【００３２】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールはステッ
プ２００で、ユーザーが下位レベルの基準に合致するかどうかを決定する（すな
わち、ユーザーが先に２つの質問に対して間違った応答をしたので、タスクの難
易度を下げるべきかどうかを決定する）。ユーザーが下位レベルの基準に合致し
、タスクの難易度を下げる必要がある場合には、モジュールはステップ２０２に
おいて、一又は二以上の上記難易度変数を変えることによって難易度レベルを下
げ、そしてステップ１８２に戻ってより低い難易度レベルでトレーニングを行う
。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステップ２０
４に進み、タスクは現在の難易度レベルを継続し、ステップ１８２に戻る。この
ような方法で、ユーザーのリコール能力がトレーニングされる。続いて、リコー
ルトレーニングモジュールにおけるサブタスクのいくつかの例について説明する
。

【００３３】 図１４のＡ〜Ｅは、図１３のリコールトレーニングゲームの異なるサブタスク
の例を示した図である。特に図１４Ａは、ユーザーが、最も難しい１つ〜５つま
での数字をリコールし配列している場合のリコールモジュールのサブタスク２０
０〜２０４を示している。図１４Ｂは、数字をリコールするよも難しい１単語か
ら４単語までをリコールし配列する場合の一又は二以上のサブタスク２０５〜２
０９を例示している。図１４Ｃは、単語をリコールするよりも難しい１つ〜４つ
までの長母音をリコールし配列する場合の一又は二以上のサブタスク２１０〜２
１４を例示している。図１４Ｄは、長母音をリコールするよりも難しい１つ〜４
つまでの短母音をリコールし配列する場合の一又は二以上のサブタスク２１５〜
２１９の例を示している。図１４Ｅは、リコールするのが最も難しい、１つ〜５
つまでの子音の音声をリコールし配列する場合の一又は二以上のサブタスク２２
０〜２２４の例を示している。このように、リコールトレーニングモジュールの
難易度は、図１４のＡからＥまで高まってゆく。

【００３４】 要約すると、リコールトレーニングゲームには、１６８種類の異なるレベルの
プレーが含まれており、これらはユーザーに対して聴覚の順序の記憶、音素及び
単語の識別、聴覚の図形を基礎とした識別、言語的概念の理解を教える。上に説
明したように、このトレーニングは、難易度変数を変えることによってコントロ
ールされる。続いて、音声検出モジュールの第一のタスクについて、より詳しく
説明する。

【００３５】 図１５は、本発明の音声ユニット検出トレーニングゲームの第一のタスク２３
０を例示した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この
単一のタスクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サブタ
スクが能力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説明す
る）を変えることができる。ステップ２３２では、トレーニングモジュールは、
ユーザーに対して聞こえるように一連の音声を提示し、特定のタスクについての
文字或いは音声によるユーザーに対する指示を生成する。ステップ２３４では、
ユーザーは、聞こえた音声の数を特定するよう促される。ステップ２３６では、
ユーザーは、キーボード、マウス、或いは音声認識装置などの入力装置を用いて
、モジュールに対して応答を入力する。ステップ２３８では、モジュールはユー
ザーの応答を分析して、例えば、応答中に経過した時間などのいくつかの成績基
準に基づいてユーザーの応答の正しさや、ユーザーの成績を決定する。ステップ
２４０では、モジュールはユーザーに、ユーザーの応答についてのフィードバッ
クを与える（図１９には視覚的なフィードバックとして絵の具チューブが示され
ているが、聴覚的なフィードバックであってもよい）。図１９に示した視覚的な
フィードバックの例では、空の絵の具チューブは間違った答えを示しており、絵
の具を噴出している絵の具チューブは正しい応答を示している。

【００３６】 ステップ２４４で、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致したか
どうか（例えば、ユーザーが十分な時間内でプレゼンテーションの十分な割合ま
で正しく応答したかどうか）を決定する。ユーザーが上位レベルの基準に合致し
た場合には、モジュールはステップ２４６で難易度を上げる。タスクの難易度は
、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えることによって
上げることができる。この難易度変数には、例えば連続する音声の数、音と音の
間の変化する時間、或いはユーザーに対して与えられる聴覚的なフィードバック
の利用可能性などが含まれる。一又は二以上の難易度変数を用いてレベルを上げ
た後は、モジュールはレベルが上がった状態でステップ２３２に戻る。

【００３７】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ２４８において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが正しく答えた問題が８０％よりも少なくタスクの現在のレベルを
十分にマスターできないため、タスクの難易度を下げるべきかどうか）を決定す
る。ユーザーが下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げな
ければならない場合には、モジュールはステップ２５０において、上記の難易度
変数のうちの一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてス
テップ２３２に戻って、低い難易度レベルでトレーニングを行う。ユーザーが下
位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステップ２５２へ進み、タス
クは、現在の難易度レベルのままでステップ２３２へ戻る。

【００３８】 図１６は、本発明の音声ユニット検出トレーニングゲームの第二のタスク２６
０を例示した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、実際
には本発明のこの単一のタスクには、多数の小さいサブタスクが含まれており、
各サブタスクが能力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数を変
えることができる（後述のように）。ステップ２６２においてトレーニングモジ
ュールは、ユーザーに対して一連の音声を聞こえるように提示し、ユーザーに対
して特定のタスクについて文字による或いは音声による指示を生成する。ステッ
プ２６４でユーザーは、聞こえた音声の数及び順番を特定するよう促される。ス
ナップ２６６では、ユーザーは、キーボード、マウス、或いは音声認識装置など
の入力装置を用いてモジュールに対して応答を入力する。ステップ２６８では、
モジュールはユーザーの応答を分析して、例えば応答している間の経過時間など
のいくつかの成績基準に基づいて、例えばユーザーの応答の正しさやユーザーの
成績を決定する。ステップ２７０においてモジュールは、ユーザーの応答につい
てのフィードバック２４２（図１９には視覚的なフィードバックとして絵の具チ
ューブが示されているが、聴覚的なフィードバックであってもよい）がユーザー
に与えられる。図１９に示した視覚的なフィードバックの例では、空の絵の具チ
ューブは間違った答えを示しており、絵の具を噴出している絵の具チューブは正
しい応答を示している。

【００３９】 ステップ２７２では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
かどうか（例えば、ユーザーが十分な時間内でプレゼンテーションの十分な割合
まで正しく応答したかどうか）を決定する。ユーザーが上位レベルの基準に合致
した場合には、モジュールはステップ２７４で難易度を上げる。タスクの難易度
は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えることによっ
て上げることができる。この難易度変数には、例えば連続する音声の数、音と音
の間の変化する時間、或いはユーザーに対して与えられる聴覚的なフィードバッ
クの利用可能性などが含まれる。一又は二以上の難易度変数を用いてレベルを上
げた後は、モジュールはレベルが上がった状態でステップ２６２に戻る。

【００４０】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ２７６において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが正しく答えた問題が８０％よりも少なくタスクの現在のレベルを
十分にマスターできないため、タスクの難易度を下げるべきかどうか）を決定す
る。ユーザーが下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げな
ければならない場合には、モジュールはステップ２７８において、上記の難易度
変数のうちの一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてス
テップ２６２に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、
続けてステップ２８０へ進み、タスクは現在の難易度レベルのままでステップ２
６２へ戻る。続いて、音声ユニット特定トレーニングモジュールの第三のタスク
について説明する。

【００４１】 図１７は、本発明の音声ユニット検出トレーニングゲームの第三のタスク２９
０を例示した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この
本発明のタスクには実際には複数の小さいサブタスクが含まれており、各サブタ
スクは、その能力の特定分野をトレーニングし、あいは異なる難易度変数（以下
に説明する）を変えるようにしてもよい。ステップ２９２で、トレーニングモジ
ュールはユーザーに対して、聞こえるように単語を提示し、特定のタスクについ
ての文字或いは音声によるユーザーに対する指示を生成する。ステップ２９４で
、ユーザーは、聞こえた単語における音声の数及び順番（これは音節或いは音素
を含んでおり、音節は音素よりも検出が容易である）を特定するよう促される。
例えば「cat」には、三つの音声ユニットがある。ステップ２９６では、ユーザ
ーはキーボード、マウス、或いは音声認識装置などの入力装置のうちの一つを用
いて、モジュールに対して応答を入力する。ステップ２９８では、モジュールは
、ユーザーの応答を分析し、応答している間の経過時間などの成績基準に基づい
て、例えばユーザーの応答の正しさやユーザーの成績を決定する。ステップ３０
０で、モジュールは、ユーザーの応答についてのフィードバック２４２（図１９
には視覚的なフィードバックとして絵の具チューブが示されているが、聴覚的な
フィードバックであってもよい）がユーザーに与えられる。図１９に示した視覚
的なフィードバックの例では、空の絵の具チューブは間違った答えを示しており
、絵の具を噴出している絵の具チューブは正しい応答を示している。

【００４２】 ステップ３０２では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
かどうか（例えば、ユーザーが十分な時間内でプレゼンテーションの十分な割合
（例えば８０％）を正しく応答したかどうか）を決定する。ユーザーが上位レベ
ルの基準に合致した場合には、モジュールはステップ３０４で難易度を上げる。
タスクの難易度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変
えることによって上げることができる。この難易度変数には、例えば単語の中の
音の数、ユーザーに対して与えられる聴覚的なフィードバックの利用可能性など
が含まれる。単語の音節の構造は、単語の中の母音（v）及び子音（c）の数及び
順番である。例えば、「on」という単語は「vc」という音節構造を持っており、
「cat」という単語は「cvc」という音節構造を持っており、「stop」という単語
は「ccvc」という音節構造を持っている。一般に、最も簡単な音節構造は「vc」
であり、最も難しい音節構造は「cccvcc」である。このトレーニングツールの好
適な実施例における音節構造は、「vc」から「ccvc」又は「cvcc」までの範囲で
ある。一又は二以上の難易度変数を用いてレベルを上げた後は、モジュールはス
テップ２９２へ戻る。

【００４３】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ３０６において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが正しく答えた問題が８０％よりも少なくタスクの現在のレベルを
十分にマスターできないため、タスクの難易度を下げるべきかどうか）を決定す
る。ユーザーが下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げな
ければならない場合には、モジュールはステップ３０８において、上記の難易度
変数のうちの一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてス
テップ２９２に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、
続けてステップ３１０へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ
２９２へ戻る。続いて、音声ユニット特定トレーニングモジュールの第四のタス
クについて説明する。

【００４４】 図１８は、本発明の音声ユニット検出トレーニングゲームの第四のタスク３２
０を例示した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この
本発明のタスクには実際には複数の小さいサブタスクが含まれており、各サブタ
スクは、その能力の特定の領域をトレーニングし、あいは異なる難易度変数（以
下に説明する）を変えるようにしてもよい。ステップ３２２で、トレーニングモ
ジュールはユーザーに対して、聞こえるように一連の音声を提示し、特定のタス
クについての文字或いは音声によるユーザーに対する指示を生成する。ステップ
３２４で、ユーザーは、音声を操作して新たな単語を構成するよう促される。例
えば、一又は二以上の音素を使って新たな単語を構成することができる。ステッ
プ３２６では、ユーザーはキーボード、マウス、或いは音声認識装置などの入力
装置のうちの一つを用いて、モジュールに対して応答を入力する。ステップ３２
８では、モジュールは、ユーザーの応答を分析し、応答している間の経過時間な
どの成績基準に基づいて、例えばユーザーの応答の正しさやユーザーの成績を決
定する。ステップ３３０で、モジュールは、ユーザーの応答についてのフィード
バック２４２（図１９には視覚的なフィードバックとして絵の具チューブが示さ
れているが、聴覚的なフィードバックであってもよい）がユーザーに与えられる
。図１９に示した視覚的なフィードバックの例では、空の絵の具チューブは間違
った答えを示しており、絵の具を噴出している絵の具チューブは正しい応答を示
している。

【００４５】 ステップ３３２では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
かどうか（例えば、ユーザーが十分な時間内でプレゼンテーションの十分な割合
（例えば８０％）を正しく応答したかどうか）を決定する。ユーザーが上位レベ
ルの基準に合致した場合には、モジュールはステップ３３４で難易度を上げる。
タスクの難易度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変
えることによって上げることができる。この難易度変数には、例えば連続する音
声の数、ユーザーに対して与えられる聴覚的なフィードバックの利用可能性、要
求される操作の種類などが含まれる。例えば、音素を配列し直したり、音素を置
き換えたり、或いは難易度の異なる音素を挿入することによって単語を操作する
よう、ユーザーが要求されるようにすることもできる。一又は二以上の難易度変
数を用いてレベルを上げた後は、モジュールはステップ３２２へ戻る。

【００４６】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ３３６において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが正しく答えた問題が８０％よりも少なくタスクの現在のレベルを
十分にマスターできないため、タスクの難易度を下げるべきかどうか）を決定す
る。ユーザーが下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げな
ければならない場合には、モジュールはステップ３３８において、上記の難易度
変数のうちの一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてス
テップ３２２に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、
続けてステップ３４０へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ
３２２へ戻る。続いて、音声ユニット特定トレーニングモジュールのユーザーイ
ンターフェースの一例について説明する。

【００４７】 図１９は、本発明の音声ユニット検出トレーニングゲームのユーザーインター
フェース３５０の一例を示した図である。このユーザーインターフェースには、
既に述べた視覚的フィードバック２４２、ゲームを一時休止させるポーズボタン
３５２、音声の再生をユーザーが要求するためのスピーカアイコン３５４、それ
ぞれがユーザーによるボタンのクリックを表している一又は二以上の異なる色の
スポンジプリント３５６、そして一又は二以上の異なる色のペンキ缶３５８が含
まれている。ゲーム中には、ユーザーは、例えば「dog」という単語を聞き、そ
の単語が三つの異なる音声を有することを示すように三つの異なる色のペンキ缶
をクリックする。ユーザーがペンキ缶をクリックすると、一又は二以上のスポン
ジプリントが現れ、ユーザーが行ったクリックの回数についてのフィードバック
をユーザーに与える。続いて、音声ユニット検出モジュールのタスクのいくつか
の例について説明する。

【００４８】 図２０Ａ〜Ｅは、図１９の音声ユニット検出トレーニングゲームの異なる表示
画像の例を図示したものである。特に、図２０Ａは、ユーザーが音声の数及び順
番をカウントしているスクリーン３６０を図示しており、図２０Ｂは、ユーザー
が単語の中の音を分割しているスクリーンを図示している。図示のように、各サ
ブタスクは、スティミュラスは変えるが同じユーザーインターフェースを用いる
ことができる。図２０Ｃには、ユーザーが音声を数えて順番に並べているスクリ
ーン３６４が示され、図２０Ｄには、ユーザーが単語の中の音声を分割し順番に
並べているスクリーン３６６が示されており、図２０Ｅは、ユーザーが音声を操
作して新たな単語を生成しているスクリーン３６８を示している。

【００４９】 要約すると、この音声ユニット検出モジュールは、一連の音声又は複数の単語
の中で音声を数え、順番に並べ、そして音声の削除、付加、置き換え、再配列に
よって新たな単語を作りだすことをユーザーに教える、６８種類（好適な実施例
において）の異なるレベルを有している。上で述べたように、ゲームの中のタス
クは、トレーニングの各レベルにおける難易度変数に基づいて制御され、調整さ
れる。続いて、本発明の音声混合トレーニングゲームの好適な実施例に組み込ま
れているタスクについて説明する。

【００５０】 図２１は、本発明の音声混合トレーニングゲームの第一のタスク３８０を例示
した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この単一のタ
スクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サブタスクが能
力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説明する）を変
えることができる。ステップ３８２では、トレーニングモジュールは、ユーザー
に対して聞こえるように、目的とする単語の分割された音声ユニットを提示し、
特定のタスクについての文字或いは音声によるユーザーに対する指示を生成する
。ステップ３８４では、ユーザーは、分割された音声ユニットに基づいて、聞こ
えた単語を特定するよう促される。例えば、時間間隔を変えることによってユー
ザーには「di」「no」「saur」が互いに離れて聞こえ、適切な応答が「dinosaur
」になる場合がある。ステップ３８６では、ユーザーは、キーボード、マウス、
或いは音声認識装置などの入力装置を用いて、モジュールに対して応答を入力す
る。ステップ３８８では、モジュールはユーザーの応答を分析して、例えば、応
答中に経過した時間などのいくつかの成績基準に基づいてユーザーの応答の正し
さや、ユーザーの成績を決定する。ステップ３９０では、モジュールはユーザー
に、ユーザーの応答についてのフィードバック３９２を与える（図２３には視覚
的なフィードバックとして示されているが、聴覚的なフィードバックであっても
よい）。図２３に示した視覚的なフィードバックの例では、宝石３９４は正しい
答えを示しており、ココナッツ３９６は間違った応答を示している。

【００５１】 ステップ３９８では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
か（例えば、ユーザーが連続する三つの質問に正しく答えたか）どうかを決定す
る。このタスクでは、３／２の適応型トレーニングシステムを用いることができ
る。これは、ユーザーが次のレベルに進むにはユーザーは正しい応答を続けて３
回行わなければならず、ユーザーが２回連続して間違った応答をした場合には、
ユーザーのレベルは下げられるというものである。ユーザーが上位レベルの基準
に合致した場合には、モジュールはステップ４００で難易度を上げる。タスクの
難易度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えること
によって上げることができる。この難易度変数には、例えば、大きな音声ユニッ
ト（例えば音節）に比べて小さい音声ユニット（例えばスピーチ音声）は組み立
てるのが難しいことから音声ユニットの大きさ、音声ユニット間の時間、知覚的
に類似した応答の選択の数、音のユニットの数、あるいは目的の単語の音節構造
（以下で説明する）などが含まれる。一又は二以上の難易度変数を用いてレベル
を上げた後は、モジュールはステップ３８２へ戻る。

【００５２】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ４０２において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが続けて二回間違った答えをしたかどうか）を決定する。ユーザー
が下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げなければならな
い場合には、モジュールはステップ４０４において、上記の難易度変数のうちの
一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてステップ３８２
に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステッ
プ４０６へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ３８２へ戻る
。次に、音声混合トレーニングゲームの第二のタスクについて説明する。

【００５３】 図２２は、本発明の音声混合トレーニングゲームの第二のタスク４１０を例示
したフローチャートである。この方法は単一のタスクとして説明されているが、
この単一のタスクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サ
ブタスクが能力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説
明する）を変えることができる。ステップ４１２では、トレーニングモジュール
は、ユーザーに対して聞こえるように、単語の音声ユニットを一つのユニットを
省略した状態で提示し（例えば「cat」について「c」及び「t」）、特定のタス
クについての文字或いは音声によるユーザーに対する指示を生成する。ステップ
４１４では、ユーザーは、省略された音声ユニットと組み合わせられる聞こえる
音声ユニットに基づいて、聞こえた単語を特定するよう促される。例えば、ユー
ザーが「c」と「t」を聞き、正しい応答が「cat」であるという場合がある。ス
テップ４１６では、ユーザーは、キーボード、マウス、或いは音声認識装置など
の入力装置の一つを用いて、モジュールに対して応答を入力する。ステップ４１
８では、モジュールはユーザーの応答を分析して、例えば、応答中に経過した時
間などのいくつかの成績基準に基づいてユーザーの応答の正しさや、ユーザーの
成績を決定する。ステップ４２０では、モジュールはユーザーに、ユーザーの応
答についてのフィードバック３９２を与える（図２３には視覚的なフィードバッ
クとして示されているが、聴覚的なフィードバックであってもよい）。図２３に
示した視覚的なフィードバックの例では、宝石３９４は正しい答えを示し、ココ
ナッツ３９６は間違った応答を示している。

【００５４】 ステップ４２２では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
か（例えば、ユーザーが連続する三つの質問に正しく答えたか）どうかを決定す
る。このタスクでは、３／２の適応型トレーニングシステムを用いることができ
る。これは、ユーザーが次のレベルに進むにはユーザーは正しい応答を続けて３
回行わなければならず、ユーザーが２回連続して間違った応答をした場合には、
ユーザーのレベルは下げられるというものである。ユーザーが上位レベルの基準
に合致した場合には、モジュールはステップ４２４で難易度を上げる。タスクの
難易度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えること
によって上げることができる。この難易度変数には、例えば、大きな音声ユニッ
トに比べて小さい音声ユニットは組み立てるのが難しいことから音声ユニットの
大きさ、その単語の中の音声ユニットの数、目的とする単語の音節構造（上で説
明した）、或いは単語の中の省略された音声の位置（例えば省略された音声が単
語の始めにある場合は、単語の終わりにある場合よりも推測が難しい）などが含
まれる。一又は二以上の難易度変数を用いてレベルを上げた後は、モジュールは
ステップ４１２へ戻る。

【００５５】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ４２６において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが続けて二回間違った答えをしたかどうか）を決定する。ユーザー
が下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げなければならな
い場合には、モジュールはステップ４２８において、上記の難易度変数のうちの
一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてステップ４１２
に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステッ
プ４３０へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ４１２へ戻る
。続いて、音声混合トレーニングモジュールのためのユーザーインターフェース
の一例について説明する。

【００５６】 図２３は、本発明の音声混合トレーニングゲームのインターフェース４３８の
一例を示した図であり、これにはフィードバック３９２及び一又は二以上のグラ
フック的な単語の表示４４０が含まれている。実行時に、ユーザーは、例えば /
t/ 、 /r/ 、 /ee というように分離された（或いは一つの音を省略した）音を
聞き、そしてこれらの音を一緒に混合して「tree」という単語を構成し、絵４４
０の中から適切な木の絵をクリックする。図２４Ａ〜Ｇは、図２３の音声混合ト
レーニングゲームのサブタスクの異なる表示画像の例を図示したものである。特
に、各サブタスクは同じユーザーインターフェースを用いて、上で説明したよう
に異なる能力をトレーニングすることができる。難易度が高くなる順に説明する
と、サブタスク４４２（図２４Ａに示す）はユーザーの二つの音節を混合して一
つの単語を構成する能力をトレーニングし、サブタスク４４４（図２４Ｂに示す
）はユーザーの三つの音節を混合して一つの単語を構成する能力をトレーニング
し、サブタスク４４６（図２４Ｃに示す）はユーザーの四つの音節を混合して一
つの単語を構成する能力をトレーニングし、サブタスク４５０はユーザーの三つ
の音素を混合して一つの単語を構成する能力をトレーニングし、サブタスク４５
２はユーザーの四つの音素を混合して一つの単語を構成する能力をトレーニング
し、そしてサブタスク４５４はユーザーの単語の終止（word closure）について
の能力をトレーニングする（例えば、ユーザーは欠落した音節又は音素を埋めて
一つの単語とする）。

【００５７】 要約すると、この音声混合トレーニングゲームには、６０種類の異なるレベル
が含まれており、これらは音節及び音素を混合して単語にするようユーザーをト
レーニングする。混合するのをマスターしたら、ユーザーは欠けた音節や音素を
埋めることによって単語を完成させるトレーニングを受ける。上で説明したよう
に、トレーニングの難易度は、一又は二以上の難易度変数を変えることによって
調整することができる。続いて、音声特定トレーニングモジュールの好適な実施
例におけるタスクについてより詳しく説明する。

【００５８】 図２５は、本発明の音声特定トレーニングゲームの第一のタスク４６０を例示
した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この単一のタ
スクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サブタスクが能
力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説明する）を変
えることができる。ステップ４６２では、トレーニングモジュールは、ユーザー
に対して聞こえるように、音声を繰り返して提示し、特定のタスクについての文
字或いは音声によるユーザーに対する指示を生成する。ステップ４６４では、ユ
ーザーは、いつ音が変わったかを特定するよう促される。例えば、モジュールは
、例えば周波数変化や発音開始時点の変化といった前述の一又は二以上の音響的
に修飾された音声を生成することができる。ステップ４６６では、ユーザーは、
キーボード、マウス、或いは音声認識装置などの入力装置の一つを用いて、モジ
ュールに対して応答を入力する。ステップ４６８では、モジュールはユーザーの
応答を分析して、例えば、応答中に経過した時間などのいくつかの成績基準に基
づいてユーザーの応答の正しさや、ユーザーの成績を決定する。ステップ４７０
では、モジュールはユーザーに、ユーザーの応答についてのフィードバック４７
２を与える（図２９には視覚的なフィードバックとして示されているが、聴覚的
なフィードバックであってもよい）。図２９に示した視覚的なフィードバックの
例では、カバの得点４７４は正しい答えを示し、サイの得点４７６は間違った応
答を示している。

【００５９】 ステップ４７８では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
か（例えば、ユーザーが連続する三つの質問に正しく答えたか）どうかを決定す
る。このタスクでは、３／２の適応型トレーニングシステムを用いることができ
る。これは、ユーザーが次のレベルに進むにはユーザーは正しい応答を続けて３
回行わなければならず、ユーザーが２回連続して間違った応答をした場合には、
ユーザーのレベルは下げられるというものである。ユーザーが上位レベルの基準
に合致した場合には、モジュールはステップ４８０で難易度を上げる。タスクの
難易度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えること
によって上げることができる。この難易度変数には、例えば、音声のタイプ（母
音、子音、その他）、音声と音声の間の音響的、知覚的な差異（これらは上で説
明したような音響的な修飾、例えば周波数成分及び発音開始時の持続時間などに
よって変えることができる）、発音の前後関係（phonetic context）、音声の知
覚的な特徴などが含まれる。

【００６０】 発音の前後関係とは、目的とする音の前又は後に近接する隣り合った音声を指
す。つながった語において音声が同時調音（coarticulation）される方法が原因
で、隣接する音声は目的とする音声の音響的な性質に影響を与え、これによりそ
の知覚的な特徴や知覚の困難さに影響を及ぼす。いくつかの発音の前後関係は、
それ以外のものに比べてより大きく影響する。例えば、 /r/ と /l/ は、その前
の母音に大きな影響を与える。この前後関係では、母音の音響的な性質は本質的
に歪められ、母音を、単独で識別し、あるいは続いて /t/ が来る場合のように
異なる発音の前後関係において識別するといった前後関係をより難しくする。音
響的、知覚的な特徴とは、音の固有の音響的性質を指している。いくつかの音は
、本来的に強い音響的性質を有しているため（エネルギー的、周波数的、持続時
間的に）、相対的に易しく知覚できる。別の音は音響的な手がかりが弱く、知覚
するのが難しいものもある。例えば長母音は、短母音よりも大きな音響的エネル
ギーを有するため、より顕著になる。他の例として、子音ｒ−ｌ（流音子音とし
て知られる）は、子音ｄ−ｇ（閉鎖音子音として知られる）よりも持続時間が長
く、したがって知覚し易い。最後の例として、流音子音ｒ−ｌは、子音ｍ−ｎ（
鼻音子音として知られる）に比べ、その音響的エネルギーが広い周波数範囲にわ
たって分布している。子音ｍ−ｎの音響的エネルギーは低い周波数範囲に集中し
ているため、知覚的な特徴が小さい。一又は二以上の難易度変数を用いてレベル
を上げたあとは、モジュールはステップ４６２へ戻る。

【００６１】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ４８２において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが続けて二回間違った答えをしたかどうか）を決定する。ユーザー
が下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げなければならな
い場合には、モジュールはステップ４８４において、上記の難易度変数のうちの
一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてステップ４６２
に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステッ
プ４８６へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ４６２へ戻る
。続いて、音声同定モジュールの第二のタスクについて説明する。

【００６２】 図２６は、本発明の音声特定トレーニングゲームの第二のタスク４９０を例示
した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この単一のタ
スクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サブタスクが能
力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説明する）を変
えることができる。ステップ４９２では、トレーニングモジュールは、ユーザー
に対して聞こえるように、二つの音声のスティミュラスを提示し、特定のタスク
についての文字或いは音声によるユーザーに対する指示を生成する。ステップ４
９４では、ユーザーは、音声が同じか或いは異なるかを特定するよう促される。
ステップ４９６では、ユーザーは、キーボード、マウス、或いは音声認識装置な
どの入力装置の一つを用いて、モジュールに対して応答を入力する。ステップ４
９８では、モジュールはユーザーの応答を分析して、例えば、応答中に経過した
時間などのいくつかの成績基準に基づいてユーザーの応答の正しさや、ユーザー
の成績を決定する。ステップ５００では、モジュールはユーザーに、ユーザーの
応答についてのフィードバック４７２を与える（図２９には視覚的なフィードバ
ックとして示されているが、聴覚的なフィードバックであってもよい）。図２９
に示した視覚的なフィードバックの例では、カバの得点４７４は正しい答えを示
し、サイの得点４７６は間違った応答を示している。

【００６３】 ステップ５０２では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
か（例えば、ユーザーが連続する三つの質問に正しく答えたか）どうかを決定す
る。このタスクでは、３／２の適応型トレーニングシステムを用いることができ
る。これは、ユーザーが次のレベルに進むにはユーザーは正しい応答を続けて３
回行わなければならず、ユーザーが２回連続して間違った応答をした場合には、
ユーザーのレベルは下げられるというものである。ユーザーが上位レベルの基準
に合致した場合には、モジュールはステップ５０４で難易度を上げる。タスクの
難易度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えること
によって上げることができる。この難易度変数には、例えば、音声と音声の間の
音響的、知覚的な差異（これらは上で説明したような音響的な修飾によって変え
ることができる）、上で説明した音声の固有の音響的、知覚的な特徴などが含ま
れる。一又は二以上の難易度変数を用いてレベルを上げた後は、モジュールはス
テップ４９２へ戻る。

【００６４】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ５０６において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが続けて二回間違った答えをしたかどうか）を決定する。ユーザー
が下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げなければならな
い場合には、モジュールはステップ５０８において、上記の難易度変数のうちの
一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてステップ４９２
に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステッ
プ５１０へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ４９２へ戻る
。続いて、音声同定モジュールの第三のタスクについて説明する。

【００６５】 図２７は、本発明の音声特定トレーニングゲームの第三のタスク５２０を例示
した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この単一のタ
スクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サブタスクが能
力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説明する）を変
えることができる。ステップ５２２では、トレーニングモジュールは、ユーザー
に対して聞こえるように、目的の音声及び一連の単語をユーザーに提示し、特定
のタスクについての文字或いは音声によるユーザーへの指示を生成する。ステッ
プ５２４では、ユーザーは、目的とする音声が含まれる単語を特定するよう促さ
れる。例えば、目的とする音声が /b/ で、正しい応答が「ball」であるといっ
た場合などである。ステップ５２６では、ユーザーは、キーボード、マウス、或
いは音声認識装置などの入力装置の一つを用いて、モジュールに対して応答を入
力する。ステップ５２８では、モジュールはユーザーの応答を分析して、例えば
、応答中に経過した時間などのいくつかの成績基準に基づいてユーザーの応答の
正しさや、ユーザーの成績を決定する。ステップ５３０では、モジュールはユー
ザーに、ユーザーの応答についてのフィードバック４７２を与える（図２９には
視覚的なフィードバックとして示されているが、聴覚的なフィードバックであっ
てもよい）。図２９に示した視覚的なフィードバックの例では、カバの得点４７
４は正しい答えを示し、サイの得点４７６は間違った応答を示している。

【００６６】 ステップ５３２では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
か（例えば、ユーザーが連続する三つの質問に正しく答えたか）どうかを決定す
る。このタスクでは、３／２の適応型トレーニングシステムを用いることができ
る。これは、ユーザーが次のレベルに進むにはユーザーは正しい応答を続けて３
回行わなければならず、ユーザーが２回連続して間違った応答をした場合はユー
ザーのレベルが下げられるというものである。ユーザーが上位レベルの基準に合
致した場合には、モジュールはステップ５３４で難易度を上げる。タスクの難易
度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えることによ
って上げることができる。この難易度変数には、例えば、目的とする音声の音響
的、知覚的な特徴などが含まれる。一又は二以上の難易度変数を用いたレベルを
上げたあとは、モジュールはステップ５２２へ戻る。

【００６７】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ５３６において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが続けて二回間違った答えをしたかどうか）を決定する。ユーザー
が下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げなければならな
い場合には、モジュールはステップ５３８において、上記の難易度変数のうちの
一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてステップ５２２
に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステッ
プ５４０へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ５２２へ戻る
。続いて、音声同定モジュールの第四のタスクについて説明する。

【００６８】 図２８は、本発明の音声特定トレーニングゲームの第四のタスク５５０を例示
した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この単一のタ
スクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サブタスクが能
力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説明する）を変
えることができる。ステップ５５２では、トレーニングモジュールは、ユーザー
に対して聞こえるように、目的の音声及び単語をユーザーに提示し、特定のタス
クについての文字或いは音声によるユーザーへの指示を生成する。ステップ５５
４では、ユーザーは、その単語の中のその音声の位置を特定するよう促される。
例えば、 /c/ という音声と「cat」という単語を生成し、正しい応答としてその
音声がその単語の始め部分にあることを特定する、という場合がある。ステップ
５５６では、ユーザーは、キーボード、マウス、或いは音声認識装置などの入力
装置の一つを用いて、モジュールに対して応答を入力する。ステップ５５８では
、モジュールはユーザーの応答を分析して、例えば、応答中に経過した時間など
のいくつかの成績基準に基づいてユーザーの応答の正しさや、ユーザーの成績を
決定する。ステップ５６０では、モジュールはユーザーに、ユーザーの応答につ
いてのフィードバック４７２を与える（図２９には視覚的なフィードバックとし
て示されているが、聴覚的なフィードバックであってもよい）。図２９に示した
視覚的なフィードバックの例では、カバの得点４７４は正しい答えを示し、サイ
の得点４７６は間違った応答を示している。

【００６９】 ステップ５６２では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
か（例えば、ユーザーが連続する三つの質問に正しく答えたか）どうかを決定す
る。このタスクでは、３／２の適応型トレーニングシステムを用いることができ
る。これは、ユーザーが次のレベルに進むにはユーザーは正しい応答を続けて３
回行わなければならず、ユーザーが２回連続して間違った応答をした場合はユー
ザーのレベルが下げられるというものである。ユーザーが上位レベルの基準に合
致した場合には、モジュールはステップ５６４で難易度を上げる。タスクの難易
度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えることによ
って上げることができる。この難易度変数には、例えば、音声の音響的、知覚的
な特徴などが含まれる。一又は二以上の難易度変数を用いてレベルを上げたあと
は、モジュールはステップ５５２へ戻る。

【００７０】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ５６６において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが続けて二回間違った答えをしたかどうか）を決定する。ユーザー
が下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げなければならな
い場合には、モジュールはステップ５６８において、上記の難易度変数のうちの
一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてステップ５５２
に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステッ
プ５７０へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ５５２へ戻る
。ここで、ユーザーインターフェースの一例及びサブタスクの一例について説明
する。

【００７１】 図２９は、本発明の音声特定トレーニングシステムのユーザーインターフェー
ス５８０の一例を例示した図である。このユーザーインターフェースには、フィ
ードバック４７２に加え、サイ（コンピュータ）を相手にしてバスケットを狙う
カバ（ユーザー）の絵も含まれている。ゲームのプレー中は、ユーザーはマウス
のボタンを押さえながら、目的とする音声（例えば「e」）を聞き、そして一連
の単語を聞く。そして、ユーザーはその音を含む単語を聞いたときに、マウスの
ボタンを離すことになっている。図３０Ａ〜Ｆは、図２９の音声特定トレーニン
グゲームのサブタスクの異なる表示画像の例を図示したものである。各サブタス
クは、音声スティミュラスを変えて、同じ基本的なユーザーインターフェースを
用いることができる。例えば、図３０Ａは、ユーザーの母音の識別力をトレーニ
ングするめたのサブタスク５８２を例示しており、図３０Ｂは、最少のＣＶ音節
対における子音と子音の間の識別のためのサブタスク５８４を例示しており、図
３０Ｃは、ユーザーの単語中における二重母音の認識力をトレーニングするため
のサブタスク５８６を例示しており、図３０Ｄは、ユーザーの単語中における緊
張母音の認識力をトレーニングするためのサブタスク５８８を例示しており、図
３０Ｅは、ユーザーの単語中における弛緩母音の認識力をトレーニングするため
のサブタスク５９０を例示しており、図３０Ｆは、ユーザーの単語中における子
音の位置を特定をトレーニングするためのサブタスク５９２を例示している。

【００７２】 要約すると、音声変化特定モジュールには、自然な或いはコンピュータが生成
した音声を用いてユーザーが母音及び子音を識別する能力をトレーニングする１
５５個のレベルが含まれている。また、ユーザーは音声を認識し、そして単語の
中のその音声の位置を特定するトレーニングを行うこともできる。加えて、母音
、母音連字、二重母音子音（diphthongs consonants）及び子音の混合に対する
発音記号の対等を、ユーザーに提示してもよい。上で説明したように、トレーニ
ングの難易度は、難易度変数を用いて適応的に変えることができる。ここで、音
声パターン認識トレーニングモジュールの好適な実施例について説明する。

【００７３】 図３１は、本発明の音声パターン認識トレーニングゲームの第一のタスク６０
０を例示した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この
単一のタスクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サブタ
スクが能力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説明す
る）を変えることができる。ステップ６０２では、トレーニングモジュールは、
ユーザーに対して聞こえるように、目的の音声、目的の音声パターン、そして一
連の単語をユーザーに提示し、特定のタスクについての文字或いは音声によるユ
ーザーへの指示を生成する。ステップ６０４では、ユーザーは、いつ目的の音声
を含む単語を聞いたかを特定するよう促される。例えば、目的の音声が /b/ で
、正しい応答が「cab」のような場合である。ステップ６０６では、ユーザーは
、キーボード、マウス、或いは音声認識装置などの入力装置の一つを用いて、モ
ジュールに対して応答を入力する。ステップ６０８では、モジュールはユーザー
の応答を分析して、例えば、応答中に経過した時間などのいくつかの成績基準に
基づいてユーザーの応答の正しさや、ユーザーの成績を決定する。ステップ６１
０では、モジュールはユーザーに、ユーザーの応答についてのフィードバック６
１２を与える（図３５には視覚的なフィードバックとして示されているが、聴覚
的なフィードバックであってもよい）。図３５に示した視覚的なフィードバック
の例では、正しい解答に対しては電球６１３が明くる点灯し、暗い光は間違った
解答を示す。

【００７４】 ステップ６１４では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
か（例えば、ユーザーが連続する三つの質問に正しく答えたか）どうかを決定す
る。このタスクでは、３／２の適応型トレーニングシステムを用いることができ
る。これは、ユーザーが次のレベルに進むにはユーザーは正しい応答を続けて３
回行わなければならず、ユーザーが２回連続して間違った応答をした場合はユー
ザーのレベルが下げられるというものである。ユーザーが上位レベルの基準に合
致した場合には、モジュールはステップ６１６で難易度を上げる。タスクの難易
度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えることによ
って上げることができる。この難易度変数には、例えば、音声パターンの複雑さ
、音声パターンの知覚的な特徴、単語内における目的の音声の位置などが含まれ
る。一又は二以上の難易度変数を用いてレベルを上げたあとは、モジュールはス
テップ６０２へ戻る。

【００７５】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ６１８において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが続けて二回間違った答えをしたかどうか）を決定する。ユーザー
が下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げなければならな
い場合には、モジュールはステップ６２０において、上記の難易度変数のうちの
一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてステップ６０２
に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステッ
プ６２２へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ６０２へ戻る
。ここで、音声パターン認識モジュールの第二のタスクについて説明する。

【００７６】 図３２は、本発明の音声パターン認識トレーニングゲームの第二のタスク６３
０を例示した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この
単一のタスクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サブタ
スクが能力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説明す
る）を変えることができる。ステップ６３２では、トレーニングモジュールは、
ユーザーに対して聞こえるように、目的の音声、目的の音声パターン、そして一
連の単語をユーザーに提示し、特定のタスクについての文字或いは音声によるユ
ーザーへの指示を生成する。ステップ６３４では、ユーザーは、いつ目的の音声
を含む音声／単語を聞いたかを特定するよう促される。例えば、目的の音声が /
b/ で、正しい応答が「ball」のような場合である。ステップ６３６では、ユー
ザーは、キーボード、マウス、或いは音声認識装置などの入力装置の一つを用い
て、モジュールに対して応答を入力する。ステップ６３８では、モジュールはユ
ーザーの応答を分析して、例えば、応答中に経過した時間などのいくつかの成績
基準に基づいてユーザーの応答の正しさや、ユーザーの成績を決定する。ステッ
プ６４０では、モジュールはユーザーに、ユーザーの応答についてのフィードバ
ック６１２を与える（図３５には視覚的なフィードバックとして示されているが
、聴覚的なフィードバックであってもよい）。図３５に示した視覚的なフィード
バックの例では、正しい解答に対しては電球６１３が明くる点灯し、暗い光は間
違った解答を示す。

【００７７】 ステップ６４２では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
か（例えば、ユーザーが連続する三つの質問に正しく答えたか）どうかを決定す
る。このタスクでは、３／２の適応型トレーニングシステムを用いることができ
る。これは、ユーザーが次のレベルに進むにはユーザーは正しい応答を続けて３
回行わなければならず、ユーザーが２回連続して間違った応答をした場合はユー
ザーのレベルが下げられるというものである。ユーザーが上位レベルの基準に合
致した場合には、モジュールはステップ６４４で難易度を上げる。タスクの難易
度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えることによ
って上げることができる。この難易度変数には、例えば、音声パターンの複雑さ
、音声パターンの知覚的な特徴、単語内における目的の音声の位置などが含まれ
る。一又は二以上の難易度変数を用いてレベルを上げたあとは、モジュールはス
テップ６３２へ戻る。

【００７８】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ６４６において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが続けて二回間違った答えをしたかどうか）を決定する。ユーザー
が下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げなければならな
い場合には、モジュールはステップ６４８において、上記の難易度変数のうちの
一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてステップ６３２
に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステッ
プ６５０へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ６３２へ戻る
。ここで、音声パターン認識モジュールの第三のタスクについて説明する。

【００７９】 図３３は、本発明の音声パターン認識トレーニングゲームの第三のタスク６６
０を例示した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この
単一のタスクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サブタ
スクが能力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説明す
る）を変えることができる。ステップ６６２では、トレーニングモジュールは、
ユーザーに対して聞こえるように、目的の音声の一又は二以上の音声ユニットを
ユーザーに提示し、特定のタスクについての文字或いは音声によるユーザーへの
指示を生成する。ステップ６６４では、ユーザーは、聞こえた音を特定するよう
促される。ステップ６６６では、ユーザーは、キーボード、マウス、或いは音声
認識装置などの入力装置の一つを用いて、モジュールに対して応答を入力する。
ステップ６６８では、モジュールはユーザーの応答を分析して、例えば、応答中
に経過した時間などのいくつかの成績基準に基づいてユーザーの応答の正しさや
、ユーザーの成績を決定する。ステップ６７０では、モジュールはユーザーに、
ユーザーの応答についてのフィードバック６１２を与える（図３５には視覚的な
フィードバックとして示されているが、聴覚的なフィードバックであってもよい
）。図３５に示した視覚的なフィードバックの例では、正しい解答に対しては電
球６１３が明くる点灯し、暗い光は間違った解答を示す。

【００８０】 ステップ６７２では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
か（例えば、ユーザーが連続する三つの質問に正しく答えたか）どうかを決定す
る。このタスクでは、３／２の適応型トレーニングシステムを用いることができ
る。これは、ユーザーが次のレベルに進むにはユーザーは正しい応答を続けて３
回行わなければならず、ユーザーが２回連続して間違った応答をした場合はユー
ザーのレベルが下げられるというものである。ユーザーが上位レベルの基準に合
致した場合には、モジュールはステップ６７４で難易度を上げる。タスクの難易
度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えることによ
って上げることができる。この難易度変数には、例えば、音声ユニットの構造の
複雑さ、音声ユニットと音声ユニットの時間間隔、背景雑音／聴覚的干渉の有無
（すなわち、音響ユニットと音響ユニットの間に、外部からの聴覚的なスティミ
ュラスが加えられる）などが含まれる。音声ユニットの構造の複雑さとは、子音
及び母音の数及び順番を指す。このモジュールでは、単語全体の子音及び母音の
数は変えず、頭子音だけを変える。例えば、このモジュールは好ましくは、非常
に単純な音声構造Ｃ（例えば「s」）から開始し、次にＣＣ（例えば「st」）と
続き、そして最後にＣＣＣ（例えば「str」）と続く。一又は二以上の難易度変
数を用いてレベルを上げたあとは、モジュールはステップ６６２へ戻る。

【００８１】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ６７６において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが続けて二回間違った答えをしたかどうか）を決定する。ユーザー
が下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げなければならな
い場合には、モジュールはステップ６７８において、上記の難易度変数のうちの
一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてステップ６６２
に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステッ
プ６８０へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ６６２へ戻る
。ここで、音声パターン認識モジュールの第四のタスクについて説明する。

【００８２】 図３４は、本発明の音声パターン認識トレーニングゲームの第四のタスク６９
０を例示した図である。この方法は単一のタスクとして説明されているが、この
単一のタスクは実際には、複数のより小さいサブタスクを含んでおり、各サブタ
スクが能力の特定分野をトレーニングし、或いは異なる難易度変数（後に説明す
る）を変えることができる。ステップ６９２では、トレーニングモジュールは、
ユーザーに対して聞こえるように、単語をユーザーに提示し、特定のタスクにつ
いての文字或いは音声によるユーザーへの指示を生成する。ステップ６９４では
、ユーザーは、この単語の中の提示された音声を変えて新たな単語を生成するよ
う促される。ステップ６９６では、ユーザーは、キーボード、マウス、或いは音
声認識装置などの入力装置の一つを用いて、モジュールに対して応答を入力する
。ステップ６９８では、モジュールはユーザーの応答を分析して、例えば、応答
中に経過した時間などのいくつかの成績基準に基づいてユーザーの応答の正しさ
や、ユーザーの成績を決定する。ステップ７００では、モジュールはユーザーに
、ユーザーの応答についてのフィードバック６１２を与える（図３５には視覚的
なフィードバックとして示されているが、聴覚的なフィードバックであってもよ
い）。図３５に示した視覚的なフィードバックの例では、正しい解答に対しては
電球６１３が明くる点灯し、暗い光は間違った解答を示す。

【００８３】 ステップ７０２では、モジュールは、ユーザーが上位レベルの基準に合致した
か（例えば、ユーザーが連続する三つの質問に正しく答えたか）どうかを決定す
る。このタスクでは、３／２の適応型トレーニングシステムを用いることができ
る。これは、ユーザーが次のレベルに進むにはユーザーは正しい応答を続けて３
回行わなければならず、ユーザーが２回連続して間違った応答をした場合はユー
ザーのレベルが下げられるというものである。ユーザーが上位レベルの基準に合
致した場合には、モジュールはステップ７０４で難易度を上げる。タスクの難易
度は、本発明の多くの異なる難易度変数のうちの一又は二以上を変えることによ
って上げることができる。この難易度変数には、例えば、単語の音節構造及び単
語内で操作される音声の位置などが含まれる。操作される音声は、例えば単語の
始めにある場合、単語の終わりにある場合、単語の途中にある場合がある。一又
は二以上の難易度変数を用いてレベルを上げたあとは、モジュールはステップ６
９２へ戻る。

【００８４】 ユーザーが上位レベルの基準に合致しなかった場合には、モジュールは、ステ
ップ７０６において、ユーザーが下位レベルの基準に合致したかどうか（すなわ
ち、ユーザーが続けて二回間違った答えをしたかどうか）を決定する。ユーザー
が下位レベルの基準に合致し、したがってタスクの難易度を下げなければならな
い場合には、モジュールはステップ７０８において、上記の難易度変数のうちの
一又は二以上を変えることによって難易度レベルを下げ、そしてステップ６９２
に戻る。ユーザーが下位レベルの基準に合致しなかった場合には、続けてステッ
プ７１０へ進み、タスクは、現在の難易度レベルのままでステップ６９２へ戻る
。続いて、音声パターン認識モジュールのいくつかの例について説明する。

【００８５】 図３５は、本発明の音声特定トレーニングシステムのユーザーインターフェー
ス５７２０の一例を例示した図である。このユーザーインターフェースには、フ
ィードバック６１２に加え、一又は二以上の異なる単語の語尾を言う一又は二以
上のアヒル７２２も含まれている。特に、ユーザーはユーザーは「Which duck s
ays 'sip' without the 's'?（どのアヒルが 's' をつけずに 'sip' と言ったか
）」と言うのを聞き、各アヒルは語尾を言う。ユーザーは、正しい語尾を言った
アヒルをクリックする。図３６Ａ〜Ｄは、図３５の音声パターン特定トレーニン
グゲームのサブタスクの異なる表示画像の例を図示したものである。例えば、図
３６Ａは、単語の語尾を認識するサブタスク７３０を例示しており、ここではユ
ーザーはｒで制御される母音（r-controlled vowels）を含む韻、母音の後の /l
/ を含む韻、閉音節の韻、および開音節の韻を認識することが求められる。それ
ぞれのタイプの単語の例を図に示してある。図３６Ｂは、単語の語頭を認識する
サブタスク７３２を例示したものであり、ここではユーザーは単一の子音の混合
及び子音の連字（それぞれの例は図中に示す）、二子音の混合、および三子音の
混合を認識することが求められる。図３６Ｃは、韻による開始の混合のサブタス
ク７３４を例示しており、図３６Ｄは、ユーザーが音素、開始、および韻を分割
し、及び／又は、削除する分割のサブタスク７３６を例示している。

【００８６】 この音声パターン特定トレーニングモジュールには、ユーザーが韻を合わせ、
共通の音声及び綴りパターンを特定し、そして語頭及び韻を混合し分割すること
をトレーニングする１４２個の異なるレベルが含まれる。加えて、母音、母音連
字、および子音の混合に対する発音記号の対等を、ユーザーに提示してもよい。
上で説明したように、トレーニングの難易度は、難易度変数を用いて適応的に変
えることができる。

【００８７】 要約すると、本発明によれば、ユーザーの聴覚的な処理、音韻認識、音韻処理
、及び読む能力のうちの一又は二以上をトレーニングすることができる。本発明
の好適な実施例のシステムに含まれている一又は二以上のトレーニングモジュー
ルによって、種々の能力がトレーニングされる。本発明の好適な実施例によれば
、各トレーニングモジュールは一又は二以上のタスク（ゲームという形態で）を
、ユーザーがゲームをプレーし、そのゲームをマスターし、所定の能力を習得す
るために含んでいる。この能力には、例えば聴覚的な注意力、短期記憶力、図形
を基礎とした識別力、順序記憶力、一時的処理、パターン認識、音素の順序、音
韻的分割、音韻的操作、音韻的混合、聴覚的及び音節の識別、単語の終止、劣化
した信号に対する聴覚的能力、聴覚的な注意力、音素の特定、音素の順序付け、
視野認識、そして押韻能力などが含まれる。聴覚的、音韻的な能力及び読む能力
を有する人は、読んだり字を綴ることができる可能性が高いことから、これらの
各能力は、より良く読んだり字を綴ることに関してユーザーを助ける。

【００８８】 これまでは本発明の特定の実施例を参照してきたが、この分野の当業者であれ
ば、特許請求によってその範囲が規定される本発明の原理及び精神から逸脱する
ことなく、上記の実施例を変更することが可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明による、コンピュータをベースとする音韻能力トレーニングシステムを
例示したブロック図である。

【図２】 一又は二以上の能力をトレーニングするのに用いられる一又は二以上のテスト
を含む、図１に示した本発明のトレーニングツールの好適な実施例を例示した図
である。

【図３】 本発明のトレーニングシステムのブロックを例示した図である。

【図４】 本発明のトレーニングシステムに含まれるゲームの一例を例示した図である。

【図５】 本発明の音声検出トレーニングモジュールにおけるタスクの一例を例示した図
である。

【図６】 本発明の音声混合トレーニングモジュールにおけるタスクの一例を例示した図
である。

【図７】 本発明の音声特定トレーニングモジュールにおけるタスクの一例を例示した図
である。

【図８】 本発明の音声パターントレーニングモジュールにおけるタスクの一例を例示し
た図である。

【図９】 英語の母音に対する周波数の差を例示したチャートである。

【図１０】 聴覚上の母音のつながりのグラフでる。

【図１１ａ】 一定の母音の音節に対する変化する周波数を例示した図である。

【図１１ｂ】 本発明のの変化する音声開始時刻（ＶＯＴ）を例示した図である。

【図１２】 本発明のリコール能力をトレーニングするための方法を例示したフローチャー
トである。

【図１３】 本発明のリコールトレーニングゲームの一例を例示した図である。

【図１４】 Ａ〜Ｅは、図１３のリコールトレーニングゲームの異なる態様を示した図であ
る。

【図１５】 本発明の音声単位特定トレーニングゲームの第一のタスクを例示した図である
。

【図１６】 本発明の音声単位特定トレーニングゲームの第二のタスクを例示した図である
。

【図１７】 本発明の音声単位特定トレーニングゲームの第三のタスクを例示した図である
。

【図１８】 本発明の音声単位特定トレーニングゲームの第四のタスクを例示した図である
。

【図１９】 本発明の音声ユニット特定トレーニングゲームの一例を示した図である。

【図２０】 Ａ〜Ｅは、図１９の音声ユニット特定トレーニングゲームの異なる態様を示
した図である。

【図２１】 本発明の音声混合トレーニングゲームの第一のタスクを例示したフローチャー
トである。

【図２２】 本発明の音声混合トレーニングゲームの第二のタスクを例示したフローチャー
トである。

【図２３】 本発明の音声混合トレーニングゲームの一例を示した図である。

【図２４】 Ａ〜Ｇは、図２３の音声混合トレーニングゲーム異なる態様を示した図である
。

【図２５】 本発明の音声特定トレーニングゲーム第一のタスクを例示した図である。

【図２６】 本発明の音声特定トレーニングゲーム第二のタスクを例示した図である。

【図２７】 本発明の音声特定トレーニングゲーム第三のタスクを例示した図である。

【図２８】 本発明の音声特定トレーニングゲーム第四のタスクを例示した図である。

【図２９】 本発明の音声混合トレーニングゲームの一例を示した図である。

【図３０】 Ａ〜Ｆは、図２９の音声混合トレーニングゲームの異なる態様を例示した図で
ある。

【図３１】 本発明の音声パターン特定トレーニングゲームの第一のタスクを例示した図で
ある。

【図３２】 本発明の音声パターン特定トレーニングゲームの第二のタスクを例示した図で
ある。

【図３３】 本発明の音声パターン特定トレーニングゲームの第三のタスクを例示した図で
ある。

【図３４】 本発明の音声パターン特定トレーニングゲームの第四のタスクを例示した図で
ある。

【図３５】 本発明の音声パターン特定トレーニングゲームの一例を示した図である。

【図３６】 Ａ〜Ｄは、図３５の音声パターン特定トレーニングゲームの異なる態様を例示
した図である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ， ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，Ｃ Ｚ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ， ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，Ｌ Ｒ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ， ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，Ｔ Ｒ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ

Claims (76)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 個人の読む能力に関連する一又は二以上の能力をトレーニン
   グするためのツールであって、 聴覚処理、音韻認識、音韻処理、および読む能力のうちの特定の組み合わせに
   ついてのユーザーの能力が上達するようこれらの能力の組み合わせをトレーニン
   グする一又は二以上のトレーニングモジュールと、 各トレーニングモジュールについて、一又は二以上のグラフィック画像及び可
   聴音声からなるユーザー用のスティミュラスを生成する手段と、 各モジュールによって提示されたグラフィック画像及び可聴音声のうちの一つ
   に対するユーザーの応答を受け取る手段と、 を含んでいるツール。
2. 【請求項２】 前記受け取る手段は、さらに、ユーザーからの一又は二以上
   のモジュールへの言葉による応答を受け取るための音声認識装置を含んでいる、
   請求項１に記載のツール。
3. 【請求項３】 前記一又は二以上のモジュールは、それぞれ、異なる聴覚処
   理、音韻認識、音韻処理、および読む能力をトレーニングする一又は二以上のタ
   スクを含んでいる、請求項２に記載のツール。
4. 【請求項４】 各トレーニングモジュールは、さらに、タスクの難易度を変
   えるために、モジュール内の各タスクの難易度変数を変更する手段を含んでいる
   、請求項３に記載のツール。
5. 【請求項５】 難易度変更手段は、さらに、ユーザーからの第一の予め決め
   られた数の正しい応答があったときにタスクの難易度を上げるための手段、およ
   び第二の予め決められた数の間違った応答があったときにタスクの難易度を下げ
   るための手段を含んでいる、請求項４に記載のツール。
6. 【請求項６】 難易度変更手段は、さらに、ユーザーからの第一の予め決め
   られた数の連続する正しい応答があったときにタスクの難易度を上げるための手
   段、および第一の予め決められた数より小さい第二の予め決められた数の連続す
   る間違った応答があったときにタスクの難易度を下げるための手段を含んでいる
   、請求項４に記載のツール。
7. 【請求項７】 トレーニングモジュールは、さらに、ユーザーに一連の音声
   を提示する手段および音声及び提示の順序を示すユーザーからの応答を受け取る
   手段を含んだ音声リコールトレーニングモジュールを含んでいる、請求項１に記
   載のツール。
8. 【請求項８】 トレーニングモジュールは、さらに、ユーザーに一連の音声
   を提示する手段、音声及び提示の順序を示すユーザーからの応答を受け取る手段
   、そしてタスクの難易度を変更するためにタスクの一又は二以上の難易度変数を
   変更する手段を含んだ音声リコールトレーニングモジュールを含んでいる、請求
   項１に記載のツール。
9. 【請求項９】 難易度変数には、ユーザーからの応答が音声の元々の順番付
   け及び並びとは異なるように、ユーザーに与えられる指示を変える言語的な修飾
   語句が含まれている、請求項８に記載のツール。
10. 【請求項１０】 トレーニングモジュールは、さらに、ユーザーに対して一
    連の音声を提示する手段およびユーザーから音声及び提示の順番を示す応答を受
    け取る手段を含む音声検出トレーニングモジュールを含んで構成された、請求項
    １に記載のツール。
11. 【請求項１１】 トレーニングモジュールは、さらに、ユーザーに対して一
    連の音声を提示する手段、ユーザーから音声及び提示の順番を示す応答を受け取
    る手段、そしてタスクの難易度を変更するためにタスクの一又は二以上の難易度
    変数を変える手段を含む音声検出トレーニングモジュールを含んで構成された、
    請求項１に記載のツール。
12. 【請求項１２】 難易度変更手段はさらにユーザーに提示する多数の音声を
    含んでいる、請求項１１に記載のツール。
13. 【請求項１３】 トレーニングモジュールは、さらに、ユーザーに対して一
    連の音声を提示する手段およびユーザーから音声の数を示す応答を受け取る手段
    を含む音声検出トレーニングモジュールを含んで構成された、請求項１に記載の
    ツール。
14. 【請求項１４】 トレーニングモジュールは、さらに、ユーザーに対して一
    連の音声を提示する手段、ユーザーから音声の数を示す応答を受け取る手段、そ
    してタスクの難易度を変えるためにタスクの一又は二以上の難易度変数を変更す
    る手段を含む音声検出トレーニングモジュールを含んで構成された、請求項１に
    記載のツール。
15. 【請求項１５】 難易度変更手段は、さらに、ユーザーに提示する多数の音
    声を含んでいる、請求項１４に記載のツール。
16. 【請求項１６】 難易度変更手段は、さらに、ユーザーに提示される単語の
    音節構造を変更する手段を含んでおり、当該音声構造には一又は二以上の母音及
    び一又は二以上の子音が予め決められた順序で含まれている、請求項１１に記載
    のツール。
17. 【請求項１７】 音声検出トレーニングモジュールは、さらに、ユーザーに
    対して一又は二以上の音声を提示するための手段およびユーザーから単語内の音
    声の数及び順序を示す応答を受け取る手段を含んでいる、ユーザーに対して単語
    の中の音声の数及び順序を特定するよう求めるタスクを含んで構成されている、
    請求項１１に記載のツール。
18. 【請求項１８】 タスクは、さらに、一又は二以上の難易度変数を変えるこ
    とによってタスクの難易度を変更する手段を含んでいる、請求項１７に記載のツ
    ール。
19. 【請求項１９】 難易度変数には、ユーザーに提示される音声の数が含まれ
    ている、請求項１８に記載のツール。
20. 【請求項２０】 難易度変数には、ユーザーに対する聴覚的なフィードバッ
    クの利用可能性が含まれている、請求項１８に記載のツール。
21. 【請求項２１】 難易度変数には、単語の音節構造が含まれている、請求項
    １８に記載のツール。
22. 【請求項２２】 音声検出トレーニングモジュールは、さらに、一又は二以
    上の音声を提示する手段及びユーザーから一又は二以上の音声からの新たな単語
    を伴う応答を受け取る手段を含んでいる、ユーザーに一又は二以上の音声を操作
    して一又は二以上の音声から新たな単語を構成するよう求めるツールを含んで構
    成された、請求項１１に記載のツール。
23. 【請求項２３】 音声検出トレーニングモジュールは、さらに、一又は二以
    上の音声を提示する手段、ユーザーから一又は二以上の音声からの新たな単語を
    伴う応答を受け取る手段、そしてタスクの難易度を変更する手段を含んでいる、
    ユーザーに一又は二以上の音声を操作して一又は二以上の音声から新たな単語を
    構成するよう求めるツールを含んで構成された、請求項１１に記載のツール。
24. 【請求項２４】 難易度変更手段には、ユーザーに与えられる聴覚的なフィ
    ードバックの合計を変える手段が含まれている、請求項２３に記載のツール。
25. 【請求項２５】 難易度変更手段には、ユーザーが行う音声操作のタイプを
    変える手段が含まれており、当該音声操作には、音素の再配置、音素の削除、音
    素の置き換え、および音素の挿入のうちの一つが含まれている、請求項２３に記
    載のツール。
26. 【請求項２６】 難易度変更手段には、ユーザーに提示された音声の数を変
    える手段が含まれている、請求項２３に記載のツール。
27. 【請求項２７】 トレーニングモジュールには、さらに、一連の音声ユニッ
    トをユーザーに提示する手段およびユーザーから音声ユニットによって構成され
    た単語を示す応答を受け取る手段を含む、音声混合トレーニングモジュールが含
    まれている、請求項１に記載のツール。
28. 【請求項２８】 トレーニングモジュールには、さらに、一連の音声ユニッ
    トをユーザーに提示する手段、ユーザーから音声ユニットによって構成された単
    語を示す応答を受け取る手段、そしてタスクの難易度を変更するためにタスクの
    一又は二以上の難易度変数を変更する手段を含む、音声混合トレーニングモジュ
    ールが含まれている、請求項１に記載のツール。
29. 【請求項２９】 難易度変更手段には、さらに、ユーザーに提示される単語
    の音節構造を変える手段が含まれており、当該音節構造は、予め決められた順序
    で一又は二以上の母音及び一又は二以上の子音を含んでいる、請求項２８に記載
    のツール。
30. 【請求項３０】 音声混合トレーニングモジュールは、さらに、単語から音
    声を欠落させ、ユーザーが欠落した音声ユニットがない状態でその単語を認識す
    るようにする手段を含んでいる、請求項２８に記載のツール。
31. 【請求項３１】 音声混合モジュールは、さらに、タスクの難易度を変更す
    るために一又は二以上の難易度変数を変更する手段を含んでいる、請求項３０に
    記載のツール。
32. 【請求項３２】 難易度変更手段は、さらに、単語内の欠落させる音声の位
    置を変更する手段を含んでいる、請求項３１に記載のツール。
33. 【請求項３３】 難易度変更手段は、さらに、ユーザーに提示する音声ユニ
    ットのサイズを変更する手段を含んでいる、請求項３１に記載のツール。
34. 【請求項３４】 難易度変更手段は、さらに、ユーザーに提示する音声ユニ
    ットの数を変更する手段を含んでいる、請求項３１に記載のツール。
35. 【請求項３５】 難易度変更手段は、さらに、単語の音節構造を変更する手
    段を含んでいる、請求項３１に記載のツール。
36. 【請求項３６】 トレーニングモジュールには、さらに、ユーザーに一連の
    音声を繰り返し提示する手段、予め決められた時間で音声を変える手段、そして
    ユーザーからいつ音声を変えたかを示す応答を受け取る手段を含んだ音声特定ト
    レーニングモジュールが含まれている、請求項１に記載のツール。
37. 【請求項３７】 トレーニングモジュールには、さらに、一連の音声を繰り
    返し提示する手段、異なる音声を提示する手段、そしてユーザーからいつ異なる
    音声が聞こえたかを示す応答を受け取る手段を含んだ音声特定トレーニングモジ
    ュールが含まれている、請求項１に記載のツール。
38. 【請求項３８】 音声特定トレーニングモジュールは、さらに、タスクの難
    易度を変えるためにタスクの一又は二以上の難易度変数を変更する手段を含んで
    いる、請求項３７に記載のツール。
39. 【請求項３９】 難易度変更手段は、その音声固有の音響的、発音的性質に
    基づいて音声の順序付けをすることによって音声の知覚的な特徴を変更する手段
    を含んでいる、請求項３８に記載のツール。
40. 【請求項４０】 難易度変更手段は、音声の発音上の前後関係を変える手段
    を含んでいる、請求項３８に記載のツール。
41. 【請求項４１】 難易度変更手段は、さらに、ユーザーに提示する音声のタ
    イプを変更する手段を含んでおり、当該音声のタイプには母音及び子音が含まれ
    ている、請求項３８に記載のツール。
42. 【請求項４２】 難易度変更手段は、さらに、音声を音響的に修飾すること
    によって、音声と音声の間の音響的、知覚的な差異を変更する手段を含んでいる
    、請求項３８に記載のツール。
43. 【請求項４３】 音声特定トレーニングモジュールには、さらに、ユーザー
    に目的の音声を提示する手段、ユーザーに一連の単語を提示する手段、そしてユ
    ーザーからいつ目的の音声を含む単語が聞こえたかを示す応答を受け取る手段を
    含んだユーザーに単語内の目的の音声を特定することを求めるタスクが含まれて
    いる、請求項３７に記載のツール。
44. 【請求項４４】 前記タスクには、さらに、タスクの難易度を変えるために
    一又は二以上の難易度変数を変更する手段を含んでいる、請求項４３に記載のツ
    ール。
45. 【請求項４５】 前記変更手段は、単語の音響的、知覚的な特徴を変更する
    手段を含んでいる、請求項４４に記載のツール。
46. 【請求項４６】 前記トレーニングモジュールには、さらに、目的の音声を
    ユーザーに提示する手段およびユーザーから目的の音声を有する単語を聞いたこ
    とを示す応答を受け取る手段を含む音声パターン認識トレーニングモジュールが
    含まれている、請求項１に記載のツール。
47. 【請求項４７】 前記トレーニングモジュールには、さらに、目的の音声を
    ユーザーに提示する手段、ユーザーから目的の音声を有する単語を聞いたことを
    示す応答を受け取る手段、そしてタスクの難易度を変えるためにタスクの一又は
    二以上の難易度変数を変更する手段を含む音声パターン認識トレーニングモジュ
    ールが含まれている、請求項１に記載のツール。
48. 【請求項４８】 前記一又は二以上のトレーニングモジュールには、さらに
    、ユーザーに一又は二以上の目的の音声を提示する手段、および一又は二以上の
    音声を混合して一つの単語とするユーザーからの応答を受け取る手段を含んだ音
    声パターン認識トレーニングモジュールが含まれている、請求項１に記載のツー
    ル。
49. 【請求項４９】 音声パターン認識トレーニングは、さらに、タスクの難易
    度を変えるためにタスクの一又は二以上の難易度変数を変更する手段を含んでい
    る、請求項４８に記載のツール。
50. 【請求項５０】 難易度変更手段は、さらに、ユーザーに提示される目的の
    音声の複雑さを変更する手段を含んでいる、請求項４９に記載のツール。
51. 【請求項５１】 難易度変更手段は、さらに、目的の音声の単語内での位置
    を変更する手段を含んでいる、請求項４９に記載のツール。
52. 【請求項５２】 難易度変更手段は、さらに、音声固有の音響的、発音的性
    質に基づいて音声の順序付けをすることによって、目的の音声の知覚的な特徴を
    変更する手段を含んでいる、請求項４９に記載のツール。
53. 【請求項５３】 前記一又は二以上のトレーニングモジュールには、さらに
    、ユーザーに一又は二以上の目的の音声を提示する手段、および一又は二以上の
    音声を操作して新たな単語にしたユーザーからの応答を受け取る手段を含んだ音
    声パターン認識トレーニングモジュールが含まれている、請求項１に記載のツー
    ル。
54. 【請求項５４】 音声パターン認識トレーニングは、さらに、タスクの難易
    度を変えるためにタスクの一又は二以上の難易度変数を変更する手段を含んでい
    る、請求項５３に記載のツール。
55. 【請求項５５】 難易度変更手段は、さらに、ユーザーに提示する目的の音
    声の複雑さを変更する手段を含んでいる、請求項５４に記載のツール。
56. 【請求項５６】 難易度変更手段は、さらに、目的の音声の単語内での位置
    を変更する手段を含んでいる、請求項５４に記載のツール。
57. 【請求項５７】 難易度変更手段は、さらに、音声固有の音響的、発音的性
    質に基づいて音声の順序付けをすることによって、目的の音声の知覚的な特徴を
    変更する手段を含んでいる、請求項５４に記載のツール。
58. 【請求項５８】 難易度変更手段は、さらに、単語の音節構造を変更する手
    段を含んでいる、請求項５４に記載のツール。
59. 【請求項５９】 難易度変更手段は、さらに、ユーザーに提示する目的の音
    声の複雑さを変更する手段を含んでいる、請求項４７に記載のツール。
60. 【請求項６０】 難易度変更手段は、さらに、目的の音声の単語内での位置
    を変更する手段を含んでいる、請求項４７に記載のツール。
61. 【請求項６１】 難易度変更手段は、さらに、音声固有の音響的、発音的性
    質に基づいて音声の順序付けをすることによって、目的の音声の知覚的な特徴を
    変更する手段を含んでいる、請求項４７に記載のツール。
62. 【請求項６２】 難易度変更手段は、さらに、音声ユニットと音声ユニット
    の間に提示する背景雑音の総量を変更する手段を含んでいる、請求項４８に記載
    のツール。
63. 【請求項６３】 ユーザーが音声を識別するトレーニングを行う方法であっ
    て、 各音声が二つの音声を識別する音響成分の特定の組を有している、第一及び第
    二の音声をユーザーに提示する工程と、 第一の音声を第二の音声から識別するのを難しくするために、ユーザーに認識
    される第一の音声が第二の音声により類似するよう、予め決められた量だけ第一
    の音声の音響成分を変える工程と、 第一及び第二の音声が等しくなるまで、第一の音声の音響成分を変え続ける工
    程と、 を含んでいる方法。
64. 【請求項６４】 音響成分には音声の周波数成分が含まれている、請求項６
    ３に記載の方法。
65. 【請求項６５】 周波数成分には第一のフォルマント周波数が含まれている
    、請求項６４に記載の方法。
66. 【請求項６６】 周波数成分には第二のフォルマント周波数が含まれている
    、請求項６４に記載の方法。
67. 【請求項６７】 音響成分には、音声の持続時間が含まれている請求項６３
    に記載の方法。
68. 【請求項６８】 音声の持続時間には、音声の発声開始時間が含まれている
    、請求項６７に記載の方法。
69. 【請求項６９】 音響成分には、音声のエネルギーが含まれている、請求項
    ６３に記載の方法。
70. 【請求項７０】 ユーザーが音声を識別するトレーニングを行う方法であっ
    て、 音声の識別の難易度を変えるために、ユーザーに提示される音声の発声クラス
    を選択して音声の知覚的特徴を変える工程を含み、ここで、音声の順序付けの変
    更は、音声の固有の音響的、発声的性質に基づいてなされ、そして 音声の発声クラスからユーザーに第一及び第二の音声を提示する工程を含んで
    いる方法。
71. 【請求項７１】 音声の発声クラスには、母音及び子音の一つが含まれてい
    る、請求項７０に記載の方法。
72. 【請求項７２】 音声の発音クラスには、さらに、短母音及び長母音が含ま
    れており、長母音は短母音よりも多くの特徴を有している、請求項７１に記載の
    方法。
73. 【請求項７３】 音声の発音クラスには、さらに、流音子音、閉鎖音子音、
    鼻音子音が含まれており、流音子音は、閉鎖音子音よりも多くの特徴を有し、閉
    鎖音子音は、鼻音子音よりも多くの特徴を有している、請求項７１に記載の方法
    。
74. 【請求項７４】 ユーザーが音声を識別するトレーニングを行う方法であっ
    て、 音声の識別の難易度を変えるために、ユーザーに提示される音声の発音の前後
    関係を選択して音声の知覚的特徴を変える工程を含み、ここで、音声の順序付け
    の変更は、音声の発声の前後関係に基づいてなされ、そして 選択された音声の発声の前後関係に基づいてユーザーに第一及び第二の音声を
    提示する工程を含んでいる方法。
75. 【請求項７５】 発声の前後関係は、他の音声から分離された音声を提示す
    る工程を含んでいる、請求項７４に記載の方法。
76. 【請求項７６】 発声の前後関係は、音声を知覚するのをより難しくする別
    の音声と組み合わせた音声を提示する工程を含んでいる、請求項７４に記載の方
    法。