JP2016004172A - 発音学習支援装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】文章の発音におけるリエゾン部分を適切に学習可能な学習支援装置を提供する。
【解決手段】例文データベースに記憶されている各例文の中からユーザ任意の例文が指定されると（Ｓ１）、当該例文データベースから読み出された前記指定の例文の音声データに対して、単語データベースから読み出された前記指定の例文を構成する各単語を繋げた音声データが比較され（Ｓ２〜Ｓ４）、その不一致部分の開始位置から終了位置が判断されて前記指定の例文の音声データのリエゾン部分が検出される（ＳＡ）。すると、前記例文データベースから読み出された指定の例文のテキストがタッチパネル付表示部に表示されると共に、当該例文のテキストの前記検出されたリエゾン部分が識別されて表示される（Ｓ５）。
【選択図】 図６

Description

本発明は、例えば外国語の発音を学習するのに好適な発音学習支援装置およびその制御プログラムに関する。

従来から、外国語を学習して話せるようになるには、読み書きだけでなく発音を覚えることが重要であり、以下に記載するような種々の学習支援機器が利用されている。

ユーザ任意の見出し語に基づいて検索された例文の読み上げ音声を出力することが可能な電子辞書が考えられている（例えば、特許文献１参照。）。

例文中で用いられているユーザ指定の語句の変則的な発音や強弱の変化した発音について、その読み上げ音声を出力することが可能な電子辞書が考えられている（例えば、特許文献２参照。）。

特開２００７−２０７１８２号公報 特開２００８−０５８６７８号公報

例えばネイティブによる発音には大小様々なリエゾン部分が存在するが、このリエゾン部分の発音学習に適した学習支援装置が必要である。

本発明は、このような課題に鑑みなされたもので、文章の発音におけるリエゾン部分を適切に学習することが可能になる発音学習支援装置およびその制御プログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る発音学習支援装置は、文章のテキストデータとその音声データとを記憶する文章記憶手段と、単語のデータとその音声データとを記憶する単語記憶手段と、前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データと前記単語記憶手段により記憶された当該文章を構成する各単語を繋げた音声データとを比較して同文章のリエゾン部分を検出するリエゾン部分検出手段と、前記文章記憶手段により記憶された文章のテキストデータを表示させると共に、当該テキストデータのうち前記リエゾン部分検出手段により検出されたリエゾン部分を識別可能に表示させる文章表示制御手段と、を備えたことを特徴としている。

本発明によれば、文章の発音におけるリエゾン部分を適切に学習することが可能になる。

本発明の実施形態に係る発音学習支援装置１０の電子回路の構成を示すブロック図。 前記発音学習支援装置１０をタブレット端末２０Ｔとサーバ装置３０Ｓにより実施した場合の外観構成を示す斜視図。 前記発音学習支援装置１０を電子辞書装置１０Ｄにより実施した場合の外観構成を示す正面図。 前記発音学習支援装置１０のデータ処理装置３０における例文データベース３２ｂの内容を示す図。 前記発音学習支援装置１０のデータ処理装置３０における単語データベース３２ｃの内容を示す図。 前記発音学習支援装置１０による発音学習処理を示すフローチャート。 前記発音学習支援装置１０の発音学習処理におけるリエゾン部分検出処理を示すフローチャート。 前記発音学習支援装置１０の発音学習処理における例文音声の強音部検出処理を示すフローチャート。 前記発音学習支援装置１０の発音学習処理に従ったリエゾン部分検出処理および強音部検出処理を説明するための図であり、同図（Ａ）は例文の音声データを示す図、同図（Ｂ）は例文を構成する各単語の個別の音声データを示す図、同図（Ｃ）は例文の音声データの強音部検出状態を示す図。 前記発音学習支援装置１０の発音学習処理に従った学習支援のための出力動作を示す図であり、同図（Ａ）は例文テキストに対するリエゾン部分Ｌ１，Ｌ２の識別表示状態を示す図、同図（Ｂ）は例文音声データに合成されるリズム音Ｄｓ１，Ｄｓ２，…の出力状態を示す図。

以下図面により本発明の実施の形態について説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る発音学習支援装置１０の電子回路の構成を示すブロック図である。

この発音学習支援装置１０は、入出力装置２０とコンピュータであるデータ処理装置３０とを備えて構成される。

前記入出力装置２０には、キー入力部２１、タッチパネル付表示部２２、音声出力部２３、当該キー入力部２１とタッチパネル付表示部２２と音声出力部２３とに対する入出力制御部２４、この入出力制御部２４を前記データ処理部３０と接続するためのインターフェイス（ＩＦ）部２５が備えられる。

前記データ処理装置３０には、制御装置（ＣＰＵ）３１、この制御装置３１の制御動作を司る各種のプログラムやデータベースを記憶した記憶装置３２、前記制御動作に伴う作業用データを記憶するＲＡＭ３３、前記制御装置（ＣＰＵ）３１を前記入出力装置２０と接続するためのインターフェイス（ＩＦ）部３４が備えられる。

図２は、前記発音学習支援装置１０をタブレット端末２０Ｔとサーバ装置３０Ｓにより実施した場合の外観構成を示す斜視図である。

この図２における発音学習支援装置１０の場合、前記タブレット端末２０Ｔが前記入出力装置２０として機能し、前記サーバ装置３０Ｓが前記データ処理装置３０として機能する。

図３は、前記発音学習支援装置１０を電子辞書装置１０Ｄにより実施した場合の外観構成を示す正面図である。

この図３における電子辞書装置１０Ｄの場合、前記入出力装置２０とデータ処理装置３０は何れも当該電子辞書装置１０Ｄに一体的に内蔵され、開閉される装置本体の下段側に前記キー入力部２１が設けられ、上段側に前記タッチパネル付表示部２２が設けられる。この電子辞書装置１０Ｄのキー入力部２１には、各種の辞書指定キー、文字入力キー、[Jump]キー、[決定]キー、[戻る]キーの他に、発音学習の動作モードに設定するための[発音学習]キー２１ａが備えられる。

前記データ処理装置３０の記憶装置３２には、前記制御装置３１により実行される制御プログラム３２ａ、例文ＤＢ３２ｂ、単語ＤＢ３２ｃなどが、予め記憶されるか、あるいはＣＤ−ＲＯＭやメモリカードなどの外部記録媒体から読み込まれて記憶されるか、あるいはインターネットなどの通信ネットワーク上のプログラムサーバからダウンロードされて記憶される。

前記制御プログラム３２ａとしては、当該発音学習支援装置１０の全体の動作を司るシステムプログラム、前記通信ネットワーク上の外部機器や図示しないユーザＰＣ(Personal Computer)などとデータ通信するための通信プログラムなどが記憶される。また、前記制御プログラム３２ａとして、検索語入力処理、検索語に対応した見出し語検索処理、検索された見出し語に対応する説明情報の読み出し表示処理など、同記憶装置３２内の辞書等のデータベース（ＤＢ３２ｂ，３２ｃ）に基づく検索・読み出し・表示処理全般を制御するための辞書検索プログラムが記憶される。

さらに、前記制御プログラム３２ａとして、例文データベース３２ｂから読み出された例文の音声データと単語データベース３２ｃから読み出された前記例文を構成する各単語の音声データとに基づき、前記例文の発音のリエゾン部分を検出し、当該例文のテキストの表示と共に前記リエゾン部分を識別表示させて発音の学習を行うための発音学習支援プログラムが記憶される。

そして、前記制御プログラム３２ａは、前記入出力装置２０のキー入力部２１、タッチパネル付表示部２２からのユーザ操作に応じた入力信号、あるいは前記通信ネットワーク上の外部機器との通信信号に応じて起動される。

図４は、前記発音学習支援装置１０のデータ処理装置３０における例文データベース３２ｂの内容を示す図である。

前記例文データベース３２ｂには、例えば前記単語データベース３２ｃに記憶されている単語毎に当該単語を使用した例文のテキストデータとその音声データ（ネイティブによる音声（圧縮符号化コード））が対応付けられて記憶される。

なお、前記例文の音声データは、会話口調で収録された音声であり、その例文を構成する単語間にはリエゾン部分が含まれる。

図５は、前記発音学習支援装置１０のデータ処理装置３０における単語データベース３２ｃの内容を示す図である。

前記単語データベース３２ｃには、少なくとも前記例文データベース３２ｂに集録されている全ての例文を構成する各単語のテキストデータとその音声データ（前記例文の音声と同じネイティブによる音声（圧縮符号化コード））が対応付けられて記憶される。

前記データ処理装置３０におけるＲＡＭ３３には、表示データ記憶領域３３ａ、例文音声データ記憶領域３３ｂ、単語音声データ記憶領域３３ｃ、リエゾン位置検出データ記憶領域３３ｄ、強音部検出データ記憶領域３３ｅが確保される。

前記表示データ記憶領域３３ａには、前記制御装置３１による前記制御プログラム３２ａの実行に従い生成される前記入出力装置２０のタッチパネル付表示部２２に表示させるべき表示データが記憶される。

前記例文音声データ記憶領域３３ｂには、前記制御プログラム３２ａの発音学習支援プログラムに従い実行される発音学習処理において、ユーザにより指定されて前記例文データベース３２ｂから読み出された例文の音声データ（圧縮符号化コード）が音声信号にデコードされて記憶される（図９（Ａ）参照）。

前記単語音声データ記憶領域３３ｃには、前記ユーザにより指定されて前記例文データベース３２ｂから読み出された例文を構成する各単語の音声データ（圧縮符号化コード）が前記単語データベース３２ｃから読み出され、音声信号にデコードされて記憶される（図９（Ｂ）参照）。なお、例文や単語の音声は圧縮符号化したデータを記憶することにしているが、ＰＣＭ等の音声信号データをそのまま圧縮せずに記憶させてもよい。

前記リエゾン位置検出データ記憶領域３３ｄには、前記発音学習処理において、前記例文データベース３２ｂから読み出された例文のテキストに対応付けて、前記例文音声データ記憶領域３３ｂに記憶された当該例文の音声信号と前記単語音声データ記憶領域３３ｃに記憶された同例文を構成する各単語の音声信号とに基づき検出されたリエゾン開始位置とリエゾン終了位置とが記録される。

前記強音部検出データ記憶領域３３ｅには、前記発音学習処理において、前記例文音声データ記憶領域３３ｂに記憶された当該例文の音声信号に応じてその強音部（アクセント部）が検出される。そして、前記検出された強音部の音強（音の強さ）と音高（音の高さ）が計算され、前記例文音声信号の出力時間に対応付けられて記録される（図９（Ｃ）参照）。

なお、図９（Ｃ）において、前記例文の音声信号（３３ｂ）に応じて検出された各強音部（アクセント部）を示す丸印は、その丸の大きさが音の強さ（音強）を、その高さ方向の位置が音の高さ（音高）を示している。

このように構成された発音学習支援装置１０は、前記データ処理装置３０の制御装置（ＣＰＵ）３１が前記制御プログラム３２ａ（前記辞書検索プログラム、発音学習支援プログラムを含む）に記述された命令に従い回路各部の動作を制御し、ソフトウエアとハードウエアとが協働して動作することにより、後述の動作説明で述べる機能を実現する。

次に、前記構成の発音学習支援装置１０の動作について説明する。

図６は、前記発音学習支援装置１０による発音学習処理を示すフローチャートである。

図７は、前記発音学習支援装置１０の発音学習処理におけるリエゾン部分検出処理を示すフローチャートである。

図８は、前記発音学習支援装置１０の発音学習処理における例文音声の強音部検出処理を示すフローチャートである。

図９は、前記発音学習支援装置１０の発音学習処理に従ったリエゾン部分検出処理および強音部検出処理を説明するための図であり、同図（Ａ）は例文の音声データを示す図、同図（Ｂ）は例文を構成する各単語の個別の音声データを示す図、同図（Ｃ）は例文の音声データの強音部検出状態を示す図である。

前記入出力装置２０のユーザ操作に応じて、前記データ処理装置３０によりその制御プログラム３２ａ（発音学習支援プログラム）のアプリケーションが起動されると、図６における発音学習処理が起動され、前記例文データベース３２ｂに記憶されている各例文の中から学習対象の例文をユーザに指定させるための例文選択メニュー（図示せず）が生成されタッチパネル付表示部２２に表示される。

前記例文選択メニュー対するユーザ操作に応じて、前記データ処理装置３０の制御装置３１により例文が指定されたと判断されると（ステップＳ１（Ｙｅｓ））、前記例文データベース３２ｂから当該指定の例文の音声データが読み出され（ステップＳ２）、また前記単語データベース３２ｃから前記指定の例文を構成する各単語の音声データが読み出される（ステップＳ３）。

この実施形態では、前記ユーザにより指定された例文を、仮に“Can I have an orange?”として説明する。

すると、前記例文データベース３２ｂから読み出された例文の音声データ［キャ（ｎア）イ ハ（ｖア）（ｎオ）−レンジ？］“キャナイハヴァノーレンジ”と前記単語データベース３２ｃから読み出された各単語“Can”“I”“have”“an”“orange”を繋げた音声データ“キャンアイハヴアンオレンジ”とが比較され（ステップＳ４）、前記図７に示すリエゾン部分検出処理により前記例文の音声データのリエゾン部分が検出される（ステップＳＡ）。

ここで、前記図７に示すリエゾン部分検出処理について説明する。

先ず、前記例文“Can I have an orange?”の音声データ（圧縮符号化コード）がデコード処理されて音声信号（“キャナイハヴァノーレンジ”と発音する信号）が生成され、図９（Ａ）に示すように、前記ＲＡＭ３３内の例文音声データ記憶領域３３ｂに記憶される（ステップＡ１）。

また、前記例文を構成する最初の単語“Can”の音声データ（圧縮符号化コード）がデコード処理されて音声信号（“キャン”と発音する信号）が生成され、図９（Ｂ）に示すように、前記ＲＡＭ３３内の単語音声データ記憶領域３３ｃに記憶される（ステップＡ２）。なお、音声データが圧縮符号化されていない場合には、デコードすることなくそのまま音声データを利用して比較することになる。

すると、前記例文の音声信号の先頭“キャナイ…”から前記最初の単語の音声信号“キャン”が時間軸を同期させて比較処理され（ステップＡ３）、当該単語“キャン”の末尾が一致しているか否か判断される（ステップＡ４）。

ここでは、前記例文の音声信号“キャナイ…”に対して前記単語の音声信号“キャン”の末尾が一致していないと判断されるので（ステップＡ４（Ｎｏ））、その時点での前記例文のテキスト上での位置、つまり“Can I …”の“n”の位置が、リエゾン開始位置として前記ＲＡＭ３３内のリエゾン位置検出データ記憶領域３３ｄに記録される（ステップＡ６）。

すると、前記例文を構成する各単語のうち次の単語（ここでは２番目の単語“I”）の音声信号“アイ”が生成されて前記単語音声データ記憶領域３３ｃに記憶され（ステップＡ７）、前記同様に時間同期させた前記例文の音声信号“キャナイハ…”に対する比較処理が実行される（ステップＡ８）。

そして、前記例文の音声信号“キャナイハ…”に対して前記次の単語の音声信号“アイ”の終わりの部分で一致部分“イ”が検出されると（ステップＡ９（Ｙｅｓ））、その時点での当該例文のテキスト上での位置、つまり“Can I …”の“I”の位置が、リエゾン終了位置として前記リエゾン位置検出データ記憶領域３３ｄに記録される（ステップＡ１０）。

するとさらに、前記例文の次の単語（ここでは３番目の単語“have”）の音声信号“ハヴ”が生成されて前記単語音声データ記憶領域３３ｃに記憶され（ステップＡ１１→Ａ５）、前記同様に同例文の音声信号との比較処理が実行される（ステップＡ３）。

なお、前記ステップＡ９において、前記次の単語の音声信号の一致部分が検出されない場合は（ステップＡ９（Ｎｏ））、前記リエゾン開始位置からのリエゾンが継続していることになるので、さらに次の単語の音声信号が生成されて前記例文の音声データに対する比較処理が繰り返される（ステップＡ７，Ａ８）。

また、前記ステップＡ４において、前記例文の音声信号に対して前記単語の音声信号の末尾が一致していると判断された場合は（ステップＡ４（Ｙｅｓ））、その単語についてはリエゾンが発生していないとみなし、次の単語の音声信号が生成されて前記単語音声データ記憶領域３３ｃに記憶され（ステップＡ１１→Ａ５）、前記同様に引き続き同例文の音声信号との比較処理が実行される（ステップＡ３）。

この後、前記ステップＡ３〜Ａ１１の処理により、前記同様に前記例文の音声信号“キャナイハヴァノーレンジ”に対する各単語の音声信号“ハヴ”“アン”“オレンジ”との比較処理が順次実行されると、当該単語の音声信号“ハヴ”の末尾が前記例文の音声信号“キャナイハヴァ…”と一致しないことで（ステップＡ４（Ｎｏ））、その時点での前記例文のテキスト上での位置、つまり“Can I have …”の“e”の位置が、リエゾン開始位置として記録される（ステップＡ６）。

また、次の単語“an”の音声信号“アン”についても、前記例文の音声信号“キャナイハヴァノー…”と引き続き一致しないので（ステップＡ７〜Ａ９（Ｎｏ））、さらに次の単語“orange?”の音声信号“オレンジ”と比較される（ステップＡ７，Ａ８）。

すると、前記例文の音声信号“キャナイハヴァノー…”に対して、その音声信号“ノー（ｎオ）”の後半部分で前記次の単語の音声信号“オレンジ”の“オ”が一致部分として検出され（ステップＡ９（Ｙｅｓ））、その時点での当該例文のテキスト上での位置、つまり“orange?”の“o”の位置がリエゾン終了位置として前記リエゾン位置検出データ記憶領域３３ｄに記録される（ステップＡ１０）。

これにより、前記リエゾン位置検出データ記憶領域３３ｄには、前記例文のテキスト“Can I have an orange?”に対応付けて、その“Can I ”の“n”〜“Ｉ”の範囲と“have an orange?”の“e”〜“o”の範囲がリエゾン部分として記録される。

すると、次の単語が存在しないとの判断により（ステップＡ１１（Ｎｏ））、前記一連のリエゾン部分検出処理は終了され（Return）、前記図８に示す例文音声の強音部検出処理に移行される（ステップＳＢ）。

ここで、前記図８に示す例文音声の強音部検出処理について説明する。

先ず、前記例文“Can I have an orange?”の音声データ（圧縮符号化コード）が先頭から順次デコード処理されて音声信号“キャナイ…”が生成され（ステップＢ１）、例えば、当該音声データの音声レベルが予め設定された閾値レベルを超えたかを判断してその強音部Ｄ１，Ｄ２，…が検出される（ステップＢ２）。

そして、前記例文の音声信号の強音部Ｄｎ…が検出されると（ステップＢ２（Ｙｅｓ））、その強音部Ｄｎの音の強さ（音強）と音の高さ（音高）が計算され（ステップＢ３）、図９（Ｃ）に示すように、前記ＲＡＭ３３内の強音部検出データ記憶領域３３ｅに対し、当該例文の音声データの経過時間ｔに対応付けて前記検出された強音部Ｄｎが前記計算された音の強さ（音強）と音の高さ（音高）として記録される（ステップＢ４）。

前記図９（Ｃ）において、前記例文の音声信号から検出された強音部Ｄｎ…は、その丸印の大きさで音の強さ（音強）を示す。

すると引き続き前記例文の音声信号が順次生成され（ステップＢ５）、前記同様に、その強音部Ｄ１，Ｄ２，…の検出、記録処理が繰り返される（ステップＢ６（Ｎｏ）→Ｂ２〜Ｂ５）。

これにより、前記強音部検出データ記憶領域３３ｅには、前記例文の音声信号の経過時間ｔに対応付けられて、前記検出された強音部Ｄ１［キャ］，Ｄ２［ナイ］，Ｄ３［ハヴァ］，Ｄ４［ノー］，Ｄ５［レンジ］がその音高と音強により記録される。

図１０は、前記発音学習支援装置１０の発音学習処理に従った学習支援のための出力動作を示す図であり、同図（Ａ）は例文テキストに対するリエゾン部分Ｌ１，Ｌ２の識別表示状態を示す図、同図（Ｂ）は例文音声データに合成されるリズム音Ｄｓ１，Ｄｓ２，…の出力状態を示す図である。

前記リエゾン部分検出処理により、前記例文のテキスト“Can I have an orange?”に対応付けてその音声データのリエゾン部分が記録され（ステップＳＡ）、また、前記強音部検出処理により、当該音声データの経過時間ｔに対応付けてその強音部Ｄ１〜Ｄ５が記録されると（ステップＳＢ）、図１０（Ａ）に示すように、前記リエゾン位置検出データ記憶領域２２ｄの記録データに基づいて、当該リエゾン部分Ｌ１，Ｌ２を識別表示させた前記例文テキスト“Can I have an orange?”の表示データが生成され、前記入出力装置２０のタッチパネル付表示部２２に表示される（ステップＳ５）。

すると、ユーザ操作に応じて、前記例文を音声のみで出力させるモードか、又はガイド付き音声で出力させるモードかが判断される（ステップＳ６／Ｓ８）。

そして、前記例文を音声のみで出力させるモードであると判断された場合は（ステップＳ６（Ｙｅｓ））、前記例文音声データ記憶領域３３ｂに記憶された前記例文の音声信号“キャナイハヴァノーレンジ”が読み出され、前記入出力装置２０の音声出力部２３により出力されて再生される（ステップＳ７）。

一方、前記例文をガイド付き音声で出力させるモードであると判断された場合は（ステップＳ８（Ｙｅｓ））、前記例文の音声信号“キャナイハヴァノーレンジ”が前記音声出力部２３により再生されるのに伴い、その音声再生の時間経過に従って、図１０（Ｂ）に示すように、前記強音部検出データ記憶領域３３ｅ（図９（Ｃ）参照）に記録されている各強音部Ｄ１，Ｄ２，…の音強，音高に応じた強さ，高さのリズム音Ｄｓ１，Ｄｓ２，…が生成され、前記音声出力部２３により前記例文の音声信号にガイド音（報知音）として合成されて出力される（ステップＳ９）。

したがって、前記構成の発音学習支援装置１０の発音学習支援機能によれば、前記例文データベース３２ｂに記憶されている各例文の中からユーザ任意の例文が指定されると、当該例文データベース３２ｂから読み出された前記指定の例文の音声データに対して、前記単語データベース３２ｃから読み出された前記指定の例文を構成する各単語を繋げた音声データが比較され、その不一致部分の開始位置から終了位置が判断されて前記指定の例文の音声データのリエゾン部分が検出される。すると、前記例文データベース３２ｂから読み出された指定の例文のテキストがタッチパネル付表示部２２に表示されると共に、当該例文のテキストの前記検出されたリエゾン部分Ｌ１，Ｌ２が識別されて表示される。

これにより、ユーザ指定の例文の発音におけるリエゾン部分を容易且つ適切に学習することができる。

また、前記構成の発音学習支援装置１０の発音学習支援機能によれば、前記指定の例文のテキストの表示に伴うリエゾン部分Ｌ１，Ｌ２の識別表示と並行して、前記例文データベース３２ｂから読み出されて生成された当該例文の音声データが音声出力部２３から再生される。

これにより、ユーザ指定の例文のテキストのリエゾン部分Ｌ１，Ｌ２を識別表示により確認しながらそのリエゾン部分を含む音声データを並行して聴くことで効果的な学習が行える。

また、前記構成の発音学習支援装置１０の発音学習支援機能によれば、前記例文データベース３２ｂから読み出された前記指定の例文の音声データの強音部Ｄ１，Ｄ２，…が検出され、当該音声データの再生に伴い前記検出された強音部Ｄ１，Ｄ２，…に対応したリズム音Ｄｓ１，Ｄｓ２，…が合成されガイド音（報知音）として出力される。

これにより、ユーザ指定の例文の音声データのリエゾン部分を効果的に学習できるだけでなく、当該例文の発音やその一連の音声データを、抑揚を明確にした覚えやすい音にしてユーザに聴かせることができる。

なお、前記各実施形態において記載した発音学習支援装置１０による各処理の手法およびデータベース（ＤＢ）、すなわち、図６のフローチャートに示す発音学習処理、図７のフローチャートに示す前記発音学習処理におけるリエゾン部分検出処理、図８のフローチャートに示す前記発音学習処理における例文音声の強音部検出処理等の各手法、および例文ＤＢ３２ｂ，単語ＤＢ３２ｃ等の各ＤＢは、何れもコンピュータに実行させることができるプログラムとして、メモリカード（ＲＯＭカード、ＲＡＭカード等）、磁気ディスク（フロッピディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の外部記録装置の媒体に格納して配布することができる。そして、電子機器のコンピュータ（制御装置）は、この外部記録装置の媒体に記憶されたプログラムを記憶装置に読み込み、この読み込んだプログラムによって動作が制御されることにより、前記各実施形態において説明した発音学習支援機能を実現し、前述した手法による同様の処理を実行することができる。

また、前記各手法を実現するためのプログラムのデータは、プログラムコードの形態として通信ネットワーク上を伝送させることができ、この通信ネットワークに接続されたコンピュータ装置（プログラムサーバ）から前記プログラムのデータを電子機器に取り込んで記憶装置に記憶させ、前述した発音学習支援機能を実現することもできる。

本願発明は、前記各実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。さらに、前記各実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、各実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されたり、幾つかの構成要件が異なる形態にして組み合わされても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除されたり組み合わされた構成が発明として抽出され得るものである。

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。

［１］
文章のテキストデータとその音声データとを記憶する文章記憶手段と、
単語のデータとその音声データとを記憶する単語記憶手段と、
前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データと前記単語記憶手段により記憶された当該文章を構成する各単語を繋げた音声データとを比較して同文章のリエゾン部分を検出するリエゾン部分検出手段と、
前記文章記憶手段により記憶された文章のテキストデータを表示させると共に、当該テキストデータのうち前記リエゾン部分検出手段により検出されたリエゾン部分を識別可能に表示させる文章表示制御手段と、
を備えたことを特徴とする発音学習支援装置。

［２］
前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データを出力させる音声出力制御手段を備えた、
ことを特徴とする［１］に記載の発音学習支援装置。

［３］
前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データの強音部を検出する強音部検出手段と、
前記音声出力制御手段により出力される前記文章の音声データの出力と共に、前記強音部検出手段により検出された当該音声データの強音部に合わせて報知音を出力させる報知音出力制御手段と、
を備えたことを特徴とする［２］に記載の発音学習支援装置。

［４］
前記強音部検出手段は、前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データの強音部を検出し、当該強音部の音の高さを記録する音高記録手段を有し、
前記報知音出力制御手段は、前記音声出力制御手段により出力される前記文章の音声データの出力と共に、前記強音部検出手段により検出された当該音声データの強音部に合わせて前記音高記録手段により記録された音の高さに応じた報知音を出力させる、
ことを特徴とする［３］に記載の発音学習支援装置。

［５］
前記強音部検出手段は、前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データの強音部を検出し、当該強音部の音の強さを記録する音強記録手段を有し、
前記報知音出力制御手段は、前記音声出力制御手段により出力される前記文章の音声データの出力と共に、前記強音部検出手段により検出された当該音声データの強音部に合わせて前記音強記録手段により記録された音の強さに応じた報知音を出力させる、
ことを特徴とする［３］に記載の発音学習支援装置。

［６］
記憶部と表示部を備えた電子機器のコンピュータを制御するためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
文章のテキストデータとその音声データとを前記記憶部に記憶させる文章記憶手段、
単語のデータとその音声データとを前記記憶部に記憶させる単語記憶手段、
前記記憶部に記憶された文章の音声データと当該文章を構成する各単語を繋げた音声データとを比較して同文章のリエゾン部分を検出するリエゾン部分検出手段、
前記記憶部に記憶された文章のテキストデータを前記表示部に表示させると共に、当該テキストデータのうち前記リエゾン部分検出手段により検出されたリエゾン部分を識別可能に表示させる文章表示制御手段、
として機能させるためのコンピュータ読み込み可能なプログラム。

１０ …発音学習支援装置
１０Ｄ…電子辞書装置
２０ …入出力装置
２０Ｔ…タブレット端末
Ｐ…タッチペン
２１ …キー入力部
２１ａ…［発音学習］キー
２２ …タッチパネル付表示部
２３ …音声出力部
２４ …入出力制御部
２５、３４…インターフェイス部
３０ …データ処理装置
３０Ｓ…サーバ装置
３１ …制御装置（ＣＰＵ）
３２ …記憶装置
３２ａ…制御プログラム
３２ｂ…例文ＤＢ
３２ｃ…単語ＤＢ
３３ …ＲＡＭ
３３ａ…表示データ記憶領域
３３ｂ…例文音声データ記憶領域
３３ｃ…単語音声データ記憶領域
３３ｄ…リエゾン位置検出データ記憶領域
３３ｅ…強音部検出データ記憶領域
Ｌｎ …リエゾン部分
Ｄｎ …強音部
Ｄｓｎ…リズム音

Claims (6)

1. 文章のテキストデータとその音声データとを記憶する文章記憶手段と、
   単語のデータとその音声データとを記憶する単語記憶手段と、
   前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データと前記単語記憶手段により記憶された当該文章を構成する各単語を繋げた音声データとを比較して同文章のリエゾン部分を検出するリエゾン部分検出手段と、
   前記文章記憶手段により記憶された文章のテキストデータを表示させると共に、当該テキストデータのうち前記リエゾン部分検出手段により検出されたリエゾン部分を識別可能に表示させる文章表示制御手段と、
   を備えたことを特徴とする発音学習支援装置。
2. 前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データを出力させる音声出力制御手段を備えた、
   ことを特徴とする請求項１に記載の発音学習支援装置。
3. 前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データの強音部を検出する強音部検出手段と、
   前記音声出力制御手段により出力される前記文章の音声データの出力と共に、前記強音部検出手段により検出された当該音声データの強音部に合わせて報知音を出力させる報知音出力制御手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項２に記載の発音学習支援装置。
4. 前記強音部検出手段は、前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データの強音部を検出し、当該強音部の音の高さを記録する音高記録手段を有し、
   前記報知音出力制御手段は、前記音声出力制御手段により出力される前記文章の音声データの出力と共に、前記強音部検出手段により検出された当該音声データの強音部に合わせて前記音高記録手段により記録された音の高さに応じた報知音を出力させる、
   ことを特徴とする請求項３に記載の発音学習支援装置。
5. 前記強音部検出手段は、前記文章記憶手段により記憶された文章の音声データの強音部を検出し、当該強音部の音の強さを記録する音強記録手段を有し、
   前記報知音出力制御手段は、前記音声出力制御手段により出力される前記文章の音声データの出力と共に、前記強音部検出手段により検出された当該音声データの強音部に合わせて前記音強記録手段により記録された音の強さに応じた報知音を出力させる、
   ことを特徴とする請求項３に記載の発音学習支援装置。
6. 記憶部と表示部を備えた電子機器のコンピュータを制御するためのプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   文章のテキストデータとその音声データとを前記記憶部に記憶させる文章記憶手段、
   単語のデータとその音声データとを前記記憶部に記憶させる単語記憶手段、
   前記記憶部に記憶された文章の音声データと当該文章を構成する各単語を繋げた音声データとを比較して同文章のリエゾン部分を検出するリエゾン部分検出手段、
   前記記憶部に記憶された文章のテキストデータを前記表示部に表示させると共に、当該テキストデータのうち前記リエゾン部分検出手段により検出されたリエゾン部分を識別可能に表示させる文章表示制御手段、
   として機能させるためのコンピュータ読み込み可能なプログラム。