JP7371644B2

JP7371644B2 - 発音トレーニングプログラム及び端末装置

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Publication number: JP7371644B2
Application number: JP2021014510A
Authority: JP
Inventors: 顕太郎小川
Original assignee: Casio Computer Co Ltd
Current assignee: Casio Computer Co Ltd
Priority date: 2021-02-01
Filing date: 2021-02-01
Publication date: 2023-10-31
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Description

本発明は、発音トレーニングプログラム及び端末装置に関する。

電子辞書等の端末装置の中には、英語等の発音トレーニングアプリケーションプログラムがインストールされているものがある。この種の発音トレーニングプログラムでは、ユーザに対して英単語等を実際に発音させる発音テストが実施され、その発音が正しいか否かが判定される。この正誤の結果が正しい発音とともにユーザに対して通知されることでユーザの英語等の発音能力の向上が期待される。

一方、電子辞書等の端末装置の中には、英語等のリスニングトレーニングアプリケーションプログラムがインストールされているものもある。この種のリスニングトレーニングプログラムでは、ユーザに対して英単語等を聞かせるリスニングテストが実施され、英単語が正しく聞き取れたか否かが判定される。この正誤の結果が正解とともにユーザに対して通知されることでユーザの英語等のリスニング能力の向上が期待される。

特開２００２－１７５００６号公報

ここで、英語等の発音能力とリスニング能力とには相関があると考えられる。このため、リスニングテストの結果が発音テストに利用されることでさらなる発音能力の向上が期待される。

本発明は、リスニングテストの結果を効果的に発音テストに利用できる発音トレーニングプログラム及び端末装置を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様の発音トレーニングプログラムは、複数のリスニング問題それぞれに含まれる単語又は文章と複数の発音問題それぞれに含まれる単語又は文章との共通性を示す第１情報と、ユーザに対して実施されたリスニングテストによる前記複数のリスニング問題それぞれに対する前記ユーザの解答の正誤の結果を示す第２情報と、前記複数の発音問題それぞれに対する前記ユーザの点数を示す第３情報と、前記複数の発音問題における出題の優先度を示す第４情報と、を含むデータベースを参照し、前記リスニングテストにおいて前記ユーザが誤答したリスニング問題と共通する単語又は文章を含む発音問題であって、かつ、前記第４情報が示す優先度が所定値以上の発音問題を前記複数の発音問題の中から抽出する抽出処理と、前記ユーザに対し、前記抽出処理により抽出された発音問題に基づく発音テストを実施する発音テスト処理と、前記発音テスト処理による発音テストの結果に基づいて前記データベースに含まれる前記第３情報を更新するとともに、前記第３情報が示すユーザの点数が高いほど優先度が低くなるように前記第４情報を更新する更新処理と、前記更新処理により更新された前記データベースに基づいて、再び前記抽出処理および前記発音テスト処理を実行する再実行処理と、をコンピュータに実行させる。

本発明の第２の態様の端末装置は、複数のリスニング問題それぞれに含まれる単語又は文章と複数の発音問題それぞれに含まれる単語又は文章との共通性を示す第１情報と、ユーザに対して実施されたリスニングテストによる前記複数のリスニング問題それぞれに対する前記ユーザの解答の正誤の結果を示す第２情報と、前記複数の発音問題それぞれに対する前記ユーザの点数を示す第３情報と、前記複数の発音問題における出題の優先度を示す第４情報と、を含むデータベースを参照し、前記リスニングテストにおいて前記ユーザが誤答したリスニング問題と共通する単語又は文章を含む発音問題であって、かつ、前記第４情報が示す優先度が所定値以上の発音問題を前記複数の発音問題の中から抽出する抽出部と、前記ユーザに対し、前記抽出部により抽出された発音問題に基づく発音テストを実施するテスト部と、前記テスト部による発音テストの結果に基づいて前記データベースに含まれる前記第３情報を更新するとともに、前記第３情報が示すユーザの点数が高いほど優先度が低くなるように前記第４情報を更新する更新部と、前記更新部により更新された前記データベースに基づいて、再び前記抽出および前記発音テストを実行する再実行部と、を具備する。

本発明によれば、リスニングテストの結果を効果的に発音テストに利用できる発音トレーニングプログラム及び端末装置を提供することができる。

図１は、本発明の一実施形態に係るシステムの構成の一例を示す図である。図２は、属性値ＤＢの一例を示す図である。図３は、リスニング問題文ＤＢの一例を示す図である。図４は、リスニング答えＤＢの一例を示す図である。図５は、優先度ＤＢの一例を示す図である。図６は、発音問題ＤＢの一例を示す図である。図７は、リスニングトレーニングの実施時の動作を示すフローチャートである。図８は、発音トレーニングの実施時の動作を示すフローチャートである。図９は、優先度ＤＢの更新処理を示すフローチャートである。図１０は、モード選択画面の例を示す図である。図１１は、おすすめモードのときの発音問題の表示例を示す図である。図１２は、優先度ＤＢの更新処理を示すフローチャートである。

本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るシステム１の構成の一例を示す図である。システム１は、サーバ１０と、端末２０とを含む。サーバ１０と端末２０とは、ネットワーク３０を介して通信可能に接続される。ネットワーク３０は、例えばインターネットである。なお、図１には、１台の端末２０のみが示されているが、端末２０の台数は１台に限定されない。すなわち、端末２０は２台以上であってもよい。

サーバ１０は、プロセッサ１１と、ＲＯＭ１２と、ＲＡＭ１３と、ストレージ１４と、通信装置１５とを有している端末装置である。これらの各々は、システムバス１９を介して互いに接続されている。

プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含む集積回路であってよい。プロセッサ１１として、ＣＰＵ以外のプロセッサ、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphic Processing unit）等が用いられてもよい。

ＲＯＭ１２は、プロセッサ１１等の動作に用いられる情報を記録している。ＲＡＭ１３は、プロセッサ１１等の動作のための主記憶装置である。

ストレージ１４には、プロセッサ１１で用いられるサーバ制御プログラム、各種演算を実行するための演算プログラム等の各種プログラム、パラメータ等が記憶されている。このプログラムは、英語等のトレーニングプログラム１４１を含む。トレーニングプログラム１４１は、英単語等のリスニングトレーニングプログラムと、発音トレーニングプログラムとを含む。プロセッサ１１は、ストレージ１４に記憶されたトレーニングプログラム１４１に従って処理を実行することで、抽出部と、テスト部として動作し得る。なお、抽出部と、テスト部は、同様の動作を実現する専用の回路によって実現されてもよい。

また、ストレージ１４には、リスニングデータベース（ＤＢ）１４２と、発音データベース（ＤＢ）１４３とが記憶されている。

リスニングＤＢ１４２は、リスニングトレーニングに関わる各種のデータを記憶するデータベースである。リスニングＤＢ１４２は、属性値ＤＢと、リスニング問題文ＤＢと、リスニング答えＤＢとを含む。

属性値ＤＢは、問題の属性値を記憶したデータベースである。図２は、属性値ＤＢの一例を示す図である。図２に示すように、属性値ＤＢは、Ｌ＿ＩＤと、属性値と、ステータスとを要素として含む。Ｌ＿ＩＤは、リスニング問題毎に一意に割り当てられたリスニングＩＤである。属性値は、問題の属性を示す数値である。図２に示すように、属性値は、例えば１、２、３の数値を含む。属性値１は、例えば対応するリスニング問題が音声を正確に聞き取れているか否かを確認する問題であることを示す。属性値２は、例えば対応するリスニング問題が会話音声の中で重要なポイントを理解できているか否かを確認する問題であることを示す。属性値３は、例えば対応するリスニング問題が長文音声の中から必要な内容を抽出して理解できているか否かを確認する問題であることを示す。ここで、属性値ＤＢにおける属性値は、リスニング問題の作成時にリスニング問題の作成者によって適宜に設定され得る。ステータスは、ユーザが対応する問題に正答しているか否かを示す。図２に示すように、ステータスは、例えば”ＯＫ”、”ＮＧ”、”未実施”のデータを含む。”ＯＫ”は、ユーザが対応する問題に正答していることを示す。”ＮＧ”は、ユーザが対応する問題に誤答していることを示す。”未実施”は、対応する問題のリスニングテストがユーザに対して実施されておらず、”ＯＫ”、”ＮＧ”の何れにも確定できないことを示す。ここで、ステータスの初期値は、”未実施”である。また、ステータスは、ユーザ毎に記憶されるデータである。

リスニング問題文ＤＢは、リスニングテストの問題文の内容を記憶したデータベースである。図３は、リスニング問題文ＤＢの一例を示す図である。図３に示すように、リスニング問題文ＤＢは、Ｌ＿ＩＤと、質問文と、選択肢とを要素として含む。Ｌ＿ＩＤは、属性値ＤＢと共通で用いられるリスニングＩＤである。質問文は、リスニングテストで出題される質問文のテキストデータ及び音声データである。選択肢は、質問文に対してユーザがする回答の選択肢のテキストデータ及び音声データである。図３では、選択肢は４つである。しかしながら、選択肢は２つ以上であればよい。

リスニング答えＤＢは、リスニング問題に対する回答を記憶したデータベースである。図４は、リスニング答えＤＢの一例を示す図である。図４に示すように、リスニング答えＤＢは、Ｌ＿ＩＤと、答えと、キーフレーズとを要素として含む。Ｌ＿ＩＤは、属性値ＤＢ及び質問文ＤＢと共通で用いられるリスニングＩＤである。答えは、対応するＬ＿ＩＤの質問文に対する答えの選択肢のデータである。キーフレーズは、答えの選択肢に含まれるキーフレーズのテキストデータである。キーフレーズは、問題の出題意図に関連した重要な単語又は文章である。例えば、属性値１の問題は、キーフレーズに対応する単語又は文章を正確に聞き取れているか否かを問う問題である。ここで、図４の”null"は、対応するセルにおけるキーフレーズがないことを意味している。例えば、図４のＬ＿ＩＤ１では、２つのキーフレーズがあることが示されている。リスニング答えＤＢにおけるキーフレーズは、リスニング問題の作成時にリスニング問題の作成者によって適宜に設定され得る。

発音ＤＢ１４３は、発音トレーニングに関わる各種のデータを記憶するデータベースである。発音ＤＢ１４３は、優先度ＤＢと、発音問題ＤＢとを含む。

優先度ＤＢは、発音問題ＤＢから抽出される問題の優先度に関わるデータを記憶したデータベースである。図５は、優先度ＤＢの一例を示す図である。図５に示すように、優先度ＤＢは、Ｓ＿ＩＤと、属性と、点数と、Ｌ＿ＩＤと、優先度とを要素として含む。Ｓ＿ＩＤは、発音問題毎に一意に割り当てられた発音ＩＤである。属性は、問題の属性を示す。図５に示すように、属性値は、例えば”単語”、”文章”のデータを含む。”単語”は、例えば対応する発音問題が単語の発音の問題であることを示す。”文章”は、例えば対応する発音問題が文章の発音の問題であることを示す。点数は、対応するＳ＿ＩＤの発音テストにおけるユーザの点数を示す。ここで、点数の初期値は、”未実施”である。Ｌ＿ＩＤは、Ｓ＿ＩＤと関連付けられたＬ＿ＩＤである。実施形態では、共通のキーフレーズを含むＳ＿ＩＤとＬ＿ＩＤとが関連付けられる。優先度は、後で説明するおすすめモードにおいて、対応するＳ＿ＩＤの発音問題を優先的に出題するか否かを示す。図５に示すように、優先度は、”高”、”低”のデータを含む。”高”は、対応するＳ＿ＩＤの発音問題の出題優先度が高いことを示す。”低”は、対応するＳ＿ＩＤの発音問題の出題優先度が低いことを示す。ここで、優先度は、必ずしも”高”、”低”の２値のデータである必要はない。優先度は、３値以上のデータであってもよい。また、点数と、優先度とは、ユーザ毎に記憶されるデータである。

発音問題ＤＢは、発音テストの問題の内容を記憶したデータベースである。図６は、発音問題ＤＢの一例を示す図である。図６に示すように、発音問題ＤＢは、Ｓ＿ＩＤと、トレーニングテキストと、キーフレーズとを要素として含む。Ｓ＿ＩＤは、優先度ＤＢと共通で用いられる発音ＩＤである。トレーニングテキストは、発音テストで出題される問題の単語又は文章のテキストデータ及び音声データである。キーフレーズは、発音テストの問題に含まれるキーフレーズのテキストデータである。リスニングと同様、発音の場合のキーフレーズも、問題の出題意図に関連した重要な単語又は文章である。ここで、図６の”null"は、対応するセルにおけるキーフレーズがないことを意味している。例えば、図６のＳ＿ＩＤ１では、１つのキーフレーズがあることが示されている。ここで、発音問題ＤＢにおけるキーフレーズは、発音問題の作成時に発音問題の作成者によって適宜に設定され得る。そして、リスニング問題と発音問題とで共通のキーフレーズがあるときには、優先度ＤＢにおいてＳ＿ＩＤとＬ＿ＩＤとが関連付けられる。例えば、図４のリスニング答えＤＢと図６の発音問題ＤＢとを比較すると、Ｌ＿ＩＤ１とＳ＿ＩＤ３とが共通するキーフレーズ”ride"を含んでいる。したがって、優先度ＤＢにおいて、Ｓ＿ＩＤ３とＬ＿ＩＤ１とが関連付けられる。

通信装置１５は、ネットワーク３０等の外部の通信ネットワークと通信するための回路を含む。

端末２０は、ＣＰＵ２１と、ＲＯＭ２２と、ＲＡＭ２３と、ストレージ２４と、入力装置２５と、表示装置２６と、スピーカ２７と、通信装置２８とを有している。これらの各々は、システムバス２９を介して互いに接続されている。端末２０は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット端末、スマートフォン等の電子機器であってよい。また、端末２０は、通信機能を備えた電子辞書等であってもよい。

ＣＰＵ２１は、端末２０の各種動作を制御するプロセッサである。ＲＯＭ２２は、端末２０の起動プログラム等を記録している。ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１等のための主記憶装置である。ストレージ２４には、ＣＰＵ２１で用いられる端末制御プログラム等の各種プログラム、パラメータ等が記憶されている。ＣＰＵ２１は、入力装置２５からの入力信号や通信装置２８による受信信号に応じて各種プログラムを実行することで端末２０の動作を制御する。各種プログラムは、不図示のウェブサーバからネットワーク３０、通信装置２８を介してストレージ２４にダウンロードされてもよい。通信装置２８は、ネットワーク３０等の外部の通信ネットワークと通信するための回路を含む。

入力装置２５は、キーボード、マウス、タッチパネル等を含む。また、入力装置２５は、マイクロホン等の音声入力装置を含む。入力装置２５を介したユーザ操作に応じて、そのユーザ操作の内容を示す信号がシステムバス２９を介してＣＰＵ２１に入力される。

表示装置２６は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等である。表示装置２６は、端末２０に一体的に設けられていてもよいし、端末２０とは別に設けられていてもよい。表示装置２６には、各種の画像が表示される。

スピーカ２７は、音声を出力する出力装置である。

次に、システム１の動作を説明する。図７は、リスニングトレーニングの実施時の動作を示すフローチャートである。図７の処理は、端末２０からサーバ１０に対してリスニングトレーニングの実施の要求がされたときに開始される。

ステップＳ１０１において、プロセッサ１１は、ストレージ１４に記憶されているリスニングトレーニングプログラムを起動する。

ステップＳ１０２において、プロセッサ１１は、ユーザに対してリスニングテストを実施する。例えば、プロセッサ１１は、リスニング問題ＤＢから質問文の音声データと対応する選択肢の音声データとを抽出する。質問文は、完全にランダムに抽出されてもよいし、ユーザによって指定された属性値の中でランダムに抽出されてもよいし、ユーザによって指定されてもよい。そして、プロセッサ１１は、抽出した質問文の音声データと選択肢の音声データとを端末２０に送信する。端末２０のＣＰＵ２１は、受信した質問文の音声データに基づいてスピーカ２７から質問文の音声を発する。続いて、ＣＰＵ２１は、受信した選択肢の音声データに基づいてスピーカ２７から選択肢の音声を順次に発する。ユーザは、質問文を聞いて回答の選択肢を例えば入力装置２５を操作して選択する。回答が選択されると、ＣＰＵ２１は、選択された回答をサーバ１０に送信する。プロセッサ１１は、選択された回答とリスニング答えＤＢに記憶されている答えとを照合してユーザの回答に対する正誤を判定する。そして、プロセッサ１１は、正誤の判定結果を端末２０に返す。これを受けて、ＣＰＵ２１は、正誤の結果を例えば表示装置２６に表示する。

ステップＳ１０３において、プロセッサ１１は、テスト結果がＯＫであったかＮＧであったかをＬ＿ＩＤと関連付けて例えばＲＡＭ１３に記憶する。

ステップＳ１０４において、プロセッサ１１は、リスニングテストを終了するか否かを判定する。例えば、予め設定された問題数のリスニングテストが完了した場合にリスニングテストを終了すると判定される。または、端末２０からサーバ１０に対してリスニングテストの終了が指示された場合にリスニングテストを終了すると判定される。ステップＳ１０４において、リスニングテストを終了すると判定されていないときには、処理はステップＳ１０２に戻る。この場合、リスニングテストが継続される。ステップＳ１０４において、リスニングテストを終了すると判定されたときには、処理はステップＳ１０５に移行する。

ステップＳ１０５において、プロセッサ１１は、ＲＡＭ１３に記憶されているテスト結果に基づいて属性値ＤＢを更新する。すなわち、プロセッサ１１は、テストが実施されたＬ＿ＩＤのステータスを”ＯＫ”又は”ＮＧ”に更新する。その後、プロセッサ１１は、図７の処理を終了させる。

図８は、発音トレーニングの実施時の動作を示すフローチャートである。図８の処理は、端末２０からサーバ１０に対して発音トレーニングの実施の要求がされたときに開始される。

ステップＳ２０１において、プロセッサ１１は、ストレージ１４に記憶されている発音トレーニングプログラムを起動する。

ステップＳ２０２において、プロセッサ１１は、リスニングテストの結果に基づいて優先度ＤＢを更新する。その後、優先度ＤＢの更新の後、処理はステップＳ２０３に移行する。以下、優先度ＤＢの更新処理を説明する。図９は、優先度ＤＢの更新処理を示すフローチャートである。

ステップＳ３０１において、プロセッサ１１は、属性値ＤＢを参照して属性値が”１”、すなわち対応するリスニング問題が音声を正確に聞き取れているか否かを確認する問題であることを示すＬ＿ＩＤを抽出する。このような処理が行われる理由は、音声が正確に聞き取ることができる能力は、この音声を正確に発音できる能力と相関があるとの考えに基づいている。つまり、実施形態では、発音の練習によってリスニング能力の向上が図られる。図２では、例えばＬ＿ＩＤ１、２、３が抽出される。

ステップＳ３０２において、プロセッサ１１は、優先度ＤＢを参照して、抽出されたＬ＿ＩＤと関連付けられているＳ＿ＩＤを１つ抽出する。例えば、図５のＬ＿ＩＤ１からはＳ＿ＩＤ３が抽出される。

ステップＳ３０３において、プロセッサ１１は、属性値ＤＢを参照して、抽出されたＳ＿ＩＤと対応するＬ＿ＩＤのステータスが”未実施”であるか否かを判定する。ステップＳ３０３において、対応するＬ＿ＩＤのステータスが”未実施”であると判定されていないときには、処理はステップＳ３０４に移行する。ステップＳ３０３において、対応するＬ＿ＩＤのステータスが”未実施”であると判定されたときには、処理はステップＳ３０７に移行する。

ステップＳ３０４において、プロセッサ１１は、属性値ＤＢを参照して、抽出されたＳ＿ＩＤと対応するＬ＿ＩＤのステータスが”ＯＫ”であるか否かを判定する。ステップＳ３０４において、対応するＬ＿ＩＤのステータスが”ＯＫ”であると判定されていないとき、すなわち”ＮＧ”であると判定されたときには、処理はステップＳ３０５に移行する。ステップＳ３０４において、対応するＬ＿ＩＤのステータスが”ＯＫ”であると判定されたときには、処理はステップＳ３０７に移行する。

ステップＳ３０５において、プロセッサ１１は、優先度ＤＢを参照して、抽出されたＳ＿ＩＤにおける点数が閾値、例えば１００点未満であるか否かを判定する。ここで、点数が”未実施”であるときには、点数が閾値未満であると判定される。ステップＳ３０５において、抽出されたＳ＿ＩＤにおける点数が閾値未満であると判定されたときには、処理はステップＳ３０６に移行する。ステップＳ３０５において、抽出されたＳ＿ＩＤにおける点数が閾値未満であると判定されていないときには、処理はステップＳ３０７に移行する。ここで、ステップＳ３０５の判定における閾値は、１００点に限るものではなく、任意に設定されてよい。

ステップＳ３０６において、プロセッサ１１は、抽出されたＳ＿ＩＤにおける優先度に”高”を登録する。その後、処理はステップＳ３０８に移行する。すなわち、実施形態では、リスニングテストの結果がＮＧであって、かつ、発音テストの結果も悪い又は発音テストが未実施のときには、対応するＳ＿ＩＤの優先度が”高”になる。例えば、図５に示すように、Ｓ＿ＩＤ３の優先度は”高”になる。

ステップＳ３０７において、プロセッサ１１は、抽出されたＳ＿ＩＤにおける優先度に”低”を登録する。その後、処理はステップＳ３０８に移行する。すなわち、実施形態では、リスニングテストの結果がＯＫ或いは未実施である又は発音テストの結果が良いときには、対応するＳ＿ＩＤの優先度が”低”になる。

ステップＳ３０８において、プロセッサ１１は、優先度ＤＢの更新処理を終了するか否かを判定する。すべての属性値が１であるＬ＿ＩＤと関連付けられているＳ＿ＩＤについてステップＳ３０３－Ｓ３０７の処理が完了したときに、優先度ＤＢの更新処理を終了すると判定される。ステップＳ３０８において、優先度ＤＢの更新処理を終了すると判定されていないときには、処理はステップＳ３０２に戻る。この場合、プロセッサ１１は、別のＳ＿ＩＤを抽出して同様の処理を実施する。ステップＳ３０８において、優先度ＤＢの更新処理を終了すると判定されたときには、プロセッサ１１は、図９の処理を修了させる。

ここで、図８の説明に戻る。優先度ＤＢの更新処理の後のステップＳ２０３において、プロセッサ１１は、発音テストのモードが”おすすめモード”であるか否かを判定する。発音テストのモードは、例えば端末２０の表示装置２６に表示されるモード選択画面においてユーザによって選択され得る。例えば、発音テストのモードは、”ランダムモード”、”母音モード”、”子音モード”、”おすすめモード”を含む。ランダムモードは、問題がランダムに出題されるモードである。母音モードは、母音のトレーニングになる発音の問題が出題されるモードである。子音モードは、子音のトレーニングになる発音の問題が出題されるモードである。おすすめモードは、ユーザが苦手と考えられる発音の問題が出題されるモードである。ユーザが苦手と考えられる発音の問題は、リスニングテストの結果が悪い、すなわち優先度が”高”の問題である。図１０は、モード選択画面の例を示す図である。図１０に示すように、モード選択画面には、それぞれのモードに対応したランダムボタン２６１、母音ボタン２６２、子音ボタン２６３、おすすめボタン２６４が表示される。ユーザが何れかのボタンを選択すると、選択されたモードの説明文２６５が表示される。さらに、説明文２６５には練習ボタン２６６が表示される。ユーザが練習ボタン２６６を選択したときに対応するモードが選択されたと判定される。すなわち、ステップＳ２０３では、ユーザがおすすめボタン２６４を選択し、かつ、練習ボタン２６６を選択したときに、発音テストのモードが”おすすめモード”であると判定される。ステップＳ２０３において、発音テストのモードが”おすすめモード”であると判定されていないときには、処理はステップＳ２０４に移行する。ステップＳ２０３において、発音テストのモードが”おすすめモード”であると判定されたときには、処理はステップＳ２０７に移行する。

ステップＳ２０４において、プロセッサ１１は、”おすすめモード”以外のモードの発音テストを実施する。例えば、プロセッサ１１は、発音問題ＤＢからモードに応じたトレーニングテキストを抽出する。プロセッサ１１は、抽出したトレーニングテキストのテキストデータを端末２０に送信する。端末２０のＣＰＵ２１は、受信したテキストデータに基づいて表示装置２６に問題の単語又は文章を表示する。ユーザは、入力装置２５のマイクを用いて単語又は文章を発音する。音声が入力されると、ＣＰＵ２１は、入力された音声に基づく音声データをサーバ１０に送信する。プロセッサ１１は、端末２０から受信した音声データと発音問題ＤＢに記憶されている問題に対応した単語又は文章の音声データとを比較し、比較結果に応じて点数を算出する。そして、プロセッサ１１は、算出した点数を端末２０に返す。これを受けて、ＣＰＵ２１は、点数を例えば表示装置２６に表示する。

ステップＳ２０５において、プロセッサ１１は、テスト結果としての点数をＳ＿ＩＤと関連付けて例えばＲＡＭ１３に記憶する。

ステップＳ２０６において、プロセッサ１１は、発音テストを終了するか否かを判定する。例えば、予め設定された問題数の発音テストが完了した場合に発音テストを終了すると判定される。または、端末２０からサーバ１０に対して発音テストの終了が指示された場合又はモードの変更が指示された場合に発音テストを終了すると判定される。ステップＳ２０６において、発音テストを終了すると判定されていないときには、処理はステップＳ２０４に戻る。この場合、発音テストが継続される。ステップＳ２０６において、発音テストを終了すると判定されたときには、処理はステップＳ２１２に移行する。

ステップＳ２０７において、プロセッサ１１は、優先度ＤＢを参照して、優先度が”高”のＳ＿ＩＤを抽出する。ステップＳ２０７では、優先度ＤＢに登録されているすべての優先度が”高”のＳ＿ＩＤが抽出されてもよいし、一部のＳ＿ＩＤが抽出されてもよい。一部のＳ＿ＩＤが抽出される場合、例えば発音テストの点数が”未実施”のもの、低いものが優先的に抽出されてよい。また、優先度が３値以上の値を有するときには、より優先度が高いものが優先的に抽出されてもよい。

ステップＳ２０８において、プロセッサ１１は、発音問題ＤＢを参照して、抽出したＳ＿ＩＤのトレーニングテキストを抽出する。そして、プロセッサ１１は、抽出したトレーニングテキストのテキストデータを端末２０に送信する。端末２０のＣＰＵ２１は、受信したテキストデータに基づいて表示装置２６に問題の単語又は文章を表示する。図１１は、おすすめモードのときの発音問題の表示例を示す図である。図１１に示すように、発音問題の表示画面には、モード選択のためのモード選択ボタン２６７が表示される。また、発音問題の表示画面には、優先度が”高”であるＳ＿ＩＤのトレーニングテキストである単語又は文章が表示される。例えば、図１１では、Ｓ＿ＩＤ１のトレーニングテキストである”water"、Ｓ＿ＩＤ３のトレーニングテキストである”ride"、Ｓ＿ＩＤ１０１のトレーニングテキストである"He is getting out of the room."が表示されている。また、それぞれの単語又は文章の近傍にはチェックボタン２６８が表示される。チェックボタン２６８が選択されたとき、対応する単語又は文章に対する発音テストが実施される。

ステップＳ２０９において、プロセッサ１１は、発音テストを実施する。すなわち、ユーザは、入力装置２５のマイクを用いて単語又は文章を発音する。音声が入力されると、ＣＰＵ２１は、入力された音声に基づく音声データをサーバ１０に送信する。プロセッサ１１は、端末２０から受信した音声データと発音問題ＤＢに記憶されている問題に対応した単語又は文章の音声データとを比較し、比較結果に応じて点数を算出する。そして、プロセッサ１１は、算出した点数を端末２０に返す。これを受けて、ＣＰＵ２１は、点数を例えば表示装置２６に表示する。

ステップＳ２１０において、プロセッサ１１は、テスト結果としての点数をＳ＿ＩＤと関連付けて例えばＲＡＭ１３に記憶する。

ステップＳ２１１において、プロセッサ１１は、発音テストを終了するか否かを判定する。例えば、予め設定された問題数の発音テストが完了した場合に発音テストを終了すると判定される。または、端末２０からサーバ１０に対して発音テストの終了が指示された場合又はモードの変更が指示された場合に発音テストを終了すると判定される。ステップＳ２１１において、発音テストを終了すると判定されていないときには、処理はステップＳ２０９に戻る。この場合、発音テストが継続される。ステップＳ２１１において、発音テストを終了すると判定されたときには、処理はステップＳ２１２に移行する。

ステップＳ２１２において、プロセッサ１１は、発音テストの結果に基づいて優先度ＤＢを更新する。その後、優先度ＤＢの更新の後、プロセッサ１１は、図８の処理を終了させる。以下、優先度ＤＢの更新処理を説明する。図１２は、優先度ＤＢの更新処理を示すフローチャートである。

ステップＳ４０１において、プロセッサ１１は、発音テストの結果を優先度ＤＢに登録する。すなわち、プロセッサ１１は、テストが実施されたＳ＿ＩＤの点数を更新する。

ステップＳ４０２において、プロセッサ１１は、優先度ＤＢを参照して、優先度が”高”のＳ＿ＩＤを抽出する。ステップＳ４０２では発音テストが実施されたＳ＿ＩＤのうちで優先度が”高”のＳ＿ＩＤが抽出されてよい。

ステップＳ４０３において、プロセッサ１１は、抽出したＳ＿ＩＤの点数が閾値以上になったか否かを判定する。ステップＳ４０３の閾値は、ステップＳ３０５の閾値と同じであってよい。ステップＳ４０３において、抽出したＳ＿ＩＤの点数が閾値以上になったと判定されたときには、処理はステップＳ４０４に移行する。ステップＳ４０３において、抽出したＳ＿ＩＤの点数が閾値以上になったと判定されていないときには、処理はステップＳ４０５に移行する。

ステップＳ４０４において、プロセッサ１１は、対応するＳ＿ＩＤの優先度を”高”から”低”に更新する。その後、処理はステップＳ４０５に移行する。すなわち、対応するＳ＿ＩＤの単語又は文章の発音能力が向上したことにより、対応するＬ＿ＩＤの単語又は文章のリスニング能力の向上も期待される。このため、対応するＳ＿ＩＤは、おすすめモードにおける抽出対象からは除外される。

ステップＳ４０５において、プロセッサ１１は、優先度ＤＢの更新処理を終了するか否かを判定する。すべての抽出したＳ＿ＩＤについてステップＳ４０３－Ｓ４０４の処理が完了したときに、優先度ＤＢの更新処理を終了すると判定される。ステップＳ４０５において、優先度ＤＢの更新処理を終了すると判定されていないときには、処理はステップＳ４０２に戻る。この場合、プロセッサ１１は、別のＳ＿ＩＤを抽出して同様の処理を実施する。ステップＳ４０５において、優先度ＤＢの更新処理を終了すると判定されたときには、プロセッサ１１は、図１２の処理を修了させる。

以上説明したように本実施形態によれば、リスニングトレーニングのためのリスニングテストの結果に基づいて発音トレーニングのための発音テストのトレーニングテキストが優先的に抽出される。発音能力とリスニング能力とには相関があると考えられることから、ユーザがリスニングを苦手とする単語又は文章を正しく発音させることにより、この単語又は文章に対するリスニング能力の向上が期待され得る。このように、実施形態では、リスニングテストの結果が効果的に発音テストに利用され得る。

また、実施形態では、ユーザが苦手としていたリスニングテストの問題に正答できた場合又はユーザがリスニングを苦手としていた単語又は文章を正しく発音できた場合には、対応する単語又は文章を含むトレーニングテキストは、抽出対象から除外される。これにより、リスニング能力の向上を目的としたおすすめモードにおいて不要なテストが実施されることが抑制され得る。

ここで、実施形態では、リスニングテストの結果に基づく優先度ＤＢの更新処理が発音テストの実施の前にわれる。これに対し、リスニングテストの結果に基づく優先度ＤＢの更新処理は、リスニングテストの終了時に行われてもよい。

また、実施形態では、リスニングテストの実施、発音テストの実施、及び各種のデータベースの登録は、トレーニングプログラム１４１に従ってサーバ１０において行われる。これに対し、トレーニングプログラム１４１が電子辞書等の端末２０に記憶されていれば、リスニングテストの実施及び発音テストの実施は、端末２０において行われてもよい。この場合において、リスニングＤＢ１４２及び発音ＤＢ１４３は、端末２０のストレージ２４に記憶されていてもよいし、サーバ１０のストレージ１４に記憶されていてもよい。

なお、本発明は、上記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。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記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当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、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構成が発明として抽出され得る。

以下に、本出願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］ユーザに対して実施されたリスニングテストの結果に基づいて単語又は前記単語を含む文章を発音問題のデータベースから抽出することと、
前記ユーザに対し、抽出された前記単語又は前記文章に基づく発音テストを実施することと、
をコンピュータに実行させるための発音トレーニングプログラム。
［２］前記単語又は前記単語を含む文章を抽出することは、前記ユーザに対して実施されたリスニングテストにおいて誤答であった単語又は誤答であった前記単語を含む文章を優先的に抽出することを前記コンピュータに実行させることを含む［１］に記載の発音トレーニングプログラム。
［３］前記単語又は前記単語を含む文章を抽出することは、抽出された前記単語又は前記文章に基づく発音テストの結果、閾値以上の点数であった前記単語又は閾値以上の点数であった前記単語を含む文章を抽出の対象から除外することを前記コンピュータに実行させることを含む［１］に記載の発音トレーニングプログラム。
［４］前記単語又は前記単語を含む文章を抽出することは、抽出された前記単語又は前記文章に基づく再度のリスニングテストの結果、正答であった単語又は正答であった前記単語を含む文章を抽出の対象から除外することを前記コンピュータに実行させることを含む［１］に記載の発音トレーニングプログラム。
［５］ユーザに対して実施されたリスニングテストの結果に基づいて単語又は前記単語を含む文章を発音問題のデータベースから抽出する抽出部と、
前記ユーザに対し、抽出された前記単語又は前記文章に基づく発音テストを実施するテスト部と、
を具備する端末装置。
［６］前記端末装置は、電子辞書である［５］に記載の端末装置。

１システム、１０サーバ、１１プロセッサ、１２ＲＯＭ、１３ＲＡＭ、１４ストレージ、１５通信装置、１９システムバス、２０端末、２１ＣＰＵ、２２ＲＯＭ、２３ＲＡＭ、２４ストレージ、２５入力装置、２６表示装置、２７スピーカ、２８通信装置、２９システムバス、３０ネットワーク、１４１トレーニングプログラム、１４２リスニングデータベース（ＤＢ）、１４３発音データベース（ＤＢ）。

Claims

複数のリスニング問題それぞれに含まれる単語又は文章と複数の発音問題それぞれに含まれる単語又は文章との共通性を示す第１情報と、ユーザに対して実施されたリスニングテストによる前記複数のリスニング問題それぞれに対する前記ユーザの解答の正誤の結果を示す第２情報と、前記複数の発音問題それぞれに対する前記ユーザの点数を示す第３情報と、前記複数の発音問題における出題の優先度を示す第４情報と、を含むデータベースを参照し、前記リスニングテストにおいて前記ユーザが誤答したリスニング問題と共通する単語又は文章を含む発音問題であって、かつ、前記第４情報が示す優先度が所定値以上の発音問題を前記複数の発音問題の中から抽出する抽出処理と、
前記ユーザに対し、前記抽出処理により抽出された発音問題に基づく発音テストを実施する発音テスト処理と、
前記発音テスト処理による発音テストの結果に基づいて前記データベースに含まれる前記第３情報を更新するとともに、前記第３情報が示すユーザの点数が高いほど優先度が低くなるように前記第４情報を更新する更新処理と、
前記更新処理により更新された前記データベースに基づいて、再び前記抽出処理および前記発音テスト処理を実行する再実行処理と、
をコンピュータに実行させるための発音トレーニングプログラム。
前記抽出処理は、前記データベースを参照することにより、前記発音テストにおける前記ユーザの点数が閾値未満の発音問題であって、かつ、前記リスニングテストにおいて前記ユーザが誤答したリスニング問題と共通する単語又は文章を含み、かつ、前記第４情報が示す優先度が所定値以上の発音問題を前記複数の発音問題の中から抽出することを前記コンピュータに実行させることを含む請求項１に記載の発音トレーニングプログラム。
前記データベースは、前記複数の発音問題それぞれについて前記ユーザに対する発音テストが未実施であるか否かを示す第５情報を更に含み、
前記データベースを参照することにより、前記発音テストにおける前記ユーザの点数が閾値未満の発音問題または前記ユーザに対する発音テストが未実施である発音問題であって、かつ、前記リスニングテストにおいて前記ユーザが誤答したリスニング問題と共通する単語又は文章を含み、かつ、前記第４情報が示す優先度が所定値以上の発音問題を前記複数の発音問題の中から抽出することを前記コンピュータに実行させることを含む請求項２に記載の発音トレーニングプログラム。
前記データベースは、前記複数のリスニング問題それぞれについて前記ユーザに対するリスニングテストが未実施であるか否かを示す第６情報を更に含み、
前記データベースを参照することにより、前記ユーザに対するリスニングテストが未実施であるリスニング問題と共通する単語又は文章を含む発音問題を除外した前記複数の発音問題の中から、前記発音テストの対象となる発音問題を抽出することを前記コンピュータに実行させることを含む請求項１乃至３のいずれか一項に記載の発音トレーニングプログラム。
前記データベースは、前記複数のリスニング問題それぞれが、音声を正確に聞き取れているか否かを確認する問題である第１属性のリスニング問題か、前記第１属性のリスニング問題とは異なる第２属性のリスニング問題かを示す第７情報を更に含み、
前記データベースを参照することにより、前記リスニングテストにおいて前記ユーザが誤答した前記第１属性のリスニング問題と関連する発音問題を前記複数の発音問題の中から抽出することを前記コンピュータに実行させることを含む請求項１乃至４のいずれか一項に記載の発音トレーニングプログラム。
前記第７情報は、前記複数のリスニング問題それぞれが、前記第１属性のリスニング問題か、会話音声の中で重要なポイントを理解できているか否かを確認する問題である前記第２属性のリスニング問題か、長文音声の中で必要な内容を抽出して理解できているか否かを確認する問題であって、前記第１属性のリスニング問題及び前記第２属性のリスニング問題のいずれとも異なる第３属性のリスニング問題かを示す情報であることを含む請求項５に記載の発音トレーニングプログラム。
ユーザが苦手と考えられる発音問題が出題される第１モードと、前記第１モードとは異なる第２モードであって、発音問題がランダムに出題されるランダムモード、母音のトレーニングになる発音問題が出題される母音モード、子音のトレーニングになる発音問題が出題される子音モード、のうちのいずれかのモードである第２モードとを選択可能であり、
前記第１モードが選択された場合に、前記データベースを参照し、前記リスニングテストにおいて前記ユーザが誤答したリスニング問題と関連する発音問題を前記複数の発音問題の中から抽出することを前記コンピュータに実行させることを含む請求項１乃至３のいずれか一項に記載の発音トレーニングプログラム。
複数のリスニング問題それぞれに含まれる単語又は文章と複数の発音問題それぞれに含まれる単語又は文章との共通性を示す第１情報と、ユーザに対して実施されたリスニングテストによる前記複数のリスニング問題それぞれに対する前記ユーザの解答の正誤の結果を示す第２情報と、前記複数の発音問題それぞれに対する前記ユーザの点数を示す第３情報と、前記複数の発音問題における出題の優先度を示す第４情報と、を含むデータベースを参照し、前記リスニングテストにおいて前記ユーザが誤答したリスニング問題と共通する単語又は文章を含む発音問題であって、かつ、前記第４情報が示す優先度が所定値以上の発音問題を前記複数の発音問題の中から抽出する抽出部と、
前記ユーザに対し、前記抽出部により抽出された発音問題に基づく発音テストを実施するテスト部と、
前記テスト部による発音テストの結果に基づいて前記データベースに含まれる前記第３情報を更新するとともに、前記第３情報が示すユーザの点数が高いほど優先度が低くなるように前記第４情報を更新する更新部と、
前記更新部により更新された前記データベースに基づいて、再び前記抽出および前記発音テストを実行する再実行部と、
を具備する端末装置。
前記端末装置は、電子辞書である請求項８に記載の端末装置。