CN112541651A - 电子设备、发音学习方法以及服务器装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供电子设备、发音学习方法以及服务器装置。取得基于以多个单词为对象的发音测试的各单词的发音的评价评分，将所述取得的各单词的发音的评价评分按各单词内连续的多个发音要素的每个组合进行总计，执行基于所述总计的结果来输出学习信息的发音学习处理。

Description

电子设备、发音学习方法以及服务器装置

技术领域

本发明涉及用于学习单词的发音的电子设备、发音学习方法、服务器装置、发音学习处理系统以及记录介质。

背景技术

过去，考虑作为学习单词的发音的学习机而考虑发音学习支援装置，其具备如下功能：对用户实施单词的发音测试，对应于实施的发音测试的结果来确定用户不擅长的发音要素，进行对该用户确定的发音要素的发音练习(例如参考专利文献1)。

专利文献1：JP特开2016-045420号公报

在现有的发音学习支援装置中，对应于单词的发音测试的结果来确定用户不擅长的发音要素，能使其进行该确定的发音要素的发音练习。

但即使是包含确定为用户不擅长的发音要素的单词，在多个不同的单词间在发音测试的结果中存在偏差，不一定能彻底确定用户不擅长的发音要素。

发明内容

本发明鉴于这样的课题而提出，目的在于，提供能在多个单词间确定用户不擅长的发音的形态的电子设备、发音学习方法、服务器装置、发音学习处理系统以及记录程序的记录介质。

本发明的一个方案提供一种电子设备，其特征在于，构成为，具备处理器，所述处理器执行：按各单词内连续的多个发音要素的每个组合来评价用户的多个单词的发音，执行基于所述评价的结果来输出学习信息的发音学习处理。

本发明的另一个方案提供一种发音学习方法，其特征在于，由电子设备的处理器执行：按各单词内连续的多个发音要素的每个组合来评价用户的多个单词的发音，执行基于所述评价的结果来输出学习信息的发音学习处理。

本发明的另一个方案提供一种非临时的记录介质，其特征在于，记录程序，所述程序使电子设备的处理器发挥如下功能：按各单词内连续的多个发音要素的每个组合来评价用户的多个单词的发音，执行基于所述评价的结果来输出学习信息的发音学习处理。

本发明的另一个方案提供一种服务器装置，其特征在于，构成为，具备处理器，所述处理器执行：接收成为在外部的电子设备实施的发音测试的对象的多个单词和各单词的发音的评价评分，按各单词内连续的多个发音要素的每个组合来将所述接收到的各单词的发音的评价评分进行总计，执行将基于所述总计的结果而决定的学习信息发送到所述外部的电子设备的发音学习处理。

本发明的另一个方案提供一种发音学习处理系统，包含服务器装置和终端装置，其特征在于，构成为，按各单词内连续的多个发音要素的每个组合来评价用户的多个单词的发音，执行基于所述评价的结果来输出学习信息的发音学习处理。

附图说明

图1是表示本发明的电子设备、发音学习方法、以及程序的第1实施方式所涉及的学习支援装置10的电子电路的结构的框图。

图2是对一部分英语单词示出在学习支援装置10的发音属性管理表(12e)中定义的与各英语单词对应的发音要素的属性的图。

图3是表示存储于学习支援装置10的发音学习建议表存储区12i的与评价评分的内容相应的给用户的建议的一例的图。

图4是表示学习支援装置10的发音学习处理(其一)的流程图。

图5是表示学习支援装置10的发音学习处理(其二)的流程图。

图6是表示按照学习支援装置10的发音学习处理的显示动作的图。

图7是表示本发明的第2实施方式所涉及的学习支援系统的结构的图。

具体实施方式

以下参考附图来说明本发明的实施方式。

(第1实施方式)

图1是表示本发明的电子设备、发音学习方法以及程序的第1实施方式所涉及的学习支援装置10的电子电路的结构的框图。

电子设备构成为以下说明的学习支援专用的学习支援装置10(实施方式中为电子辞典)，或构成为具备学习支援功能的平板型的PDA(personal digital assistants，个人数字助理)、PC(personal computer，个人计算机)、便携电话、电子书、便携游戏机等。

学习支援装置10的电子电路具备作为计算机的CPU(处理器)11。

CPU11遵循预先存储于闪速ROM等存储部(贮存器)12的程序(包含学习支援处理程序12a以及发音学习处理程序12b)、或通过记录介质读取部14从存储卡等外部记录介质13读取并存储于存储部12的程序、或从通信网络(因特网)N上的Web服务器(这里是程序服务器)30经由通信部15下载并存储于存储部12的程序来控制电路各部的动作。

在CPU11，经由数据以及控制总线，除了连接存储部12、记录介质读取部14、通信部15以外，还连接键输入部(键盘)16、触控面板式显示部(显示器)17、声音输入部18以及声音输出部19。

声音输入部18具备输入用户等的声音的主体麦克风18M。

声音输出部19具备输出基于存储于存储部12或录音的声音数据的声音的本体扬声器19S。

声音输入部18以及声音输出部19具备共用的外部连接端子EX，在外部连接端子EX，用户根据需要来连接耳机麦克风20。

耳机麦克风20具有耳机，并具有具备麦克风20m的遥控部20R。

存储部12除了具备存储程序(包含学习支援处理程序12a以及发音学习处理程序12b)的程序存储区以外，还具备学习内容存储区12c、辞典数据存储区12d、发音属性管理表存储区12e、测试用单词管理数据存储区12f、测试用单词分组化数据存储区12g、发音测试模式存储区12h、发音学习建议表存储区12i以及发音学习用单词列表存储区22j。

作为学习支援处理程序12a，存储掌管学习支援装置10的整体的动作的系统程序、用于经由通信部15与外部的电子设备通信连接的程序、以及用于和发音学习处理程序12b一并执行与存储于学习内容存储区12c以及辞典数据存储区12d的各种内容数据相应的学习功能的程序等。

发音学习处理程序12b包含用于如下动作的程序：基于多个测试用单词来实施对用户的发音测试，将各测试用单词基于各测试用单词中共通包含的第1发音要素与在该第1发音要素之后或者(以及)前连续的第2发音要素的组合按每个相同组合进行分类(分组化)；基于各测试用单词的发音测试的评价评分来算出各测试用单词的每个分组的平均评分；以及基于各测试用单词的每个分组的平均评分来输出平均评分不足给定的最低的分组的第1、第2发音要素的组合所涉及的建议信息，将具有相同第1、第2发音要素的组合的单词作为发音学习用的单词而提取，来执行发音学习处理。

在学习内容存储区12c中例如存储单词学习内容数据12c1、会话学习内容数据12c2等学习内容数据。

单词学习内容数据12c1例如具有：与按学习等级区别、按专业领域区别地集录的学习对象的单词对应的文本数据(在文本数据中附加音标)；和与该文本数据对应的声音数据；语义等说明数据，并具有如下功能：对应于用户操作，使单词的文本数据显示于显示部17，将声音数据从声音输出部19输出，或使说明数据显示于显示部17。

会话学习内容数据12c2例如具有：与按场面区别地集录的会话句对应的文本数据；与该文本数据对应的声音数据；和译文数据，并具有如下功能：对应于用户操作，使会话句的文本数据显示于显示部17，将声音数据从声音输出部19输出，对从声音输入部18输入的用户的声音数据进行声音认识，从而使下一会话句的文本数据显示。

在辞典数据存储区12d中例如存储英日辞典、日英辞典、英英辞典、国语辞典等各种辞典内容数据，辞典内容数据例如具有如下功能：基于按照用户操作而键输入或声音输入的成为辞典检索的对象的单词来对与该单词对应的说明数据进行辞典检索，并通过显示、声音来进行输出。

另外，辞典内容数据在各种辞典的各自中具有：单词；包含单词的意义、内容的说明数据；包含单词的用例等文本数据；以及与该文本数据对应的声音数据，这当中例如对单词的文本数据附加音标。

在发音属性管理表存储区12e中，例如以辞典数据存储区12d的英语系的辞典内容数据中所含的全部英语单词为对象来存储定义了发音要素的属性的发音属性管理表。

图2は、是对一部分英语单词示出在学习支援装置10的发音属性管理表(12e)中定义的与各英语单词对应的发音要素的属性的图。

如图2所示那样，在发音属性管理表(12e)中，按每个单词定义：成为发音测试的评价对象的第1发音要素(标记)以及其属性的数据；和与第1发音要素(标记)连续(这里是在后方连续)的第2发音要素(标记)以及其属性的数据。

在发音属性管理表(12e)中，将共通具有成为评价对象的同一第1发音要素的各单词分类(分组化)来存储。

例如在图2所示的发音属性管理表(12e)中，将作为第1发音要素而具有“θ”(属性：摩擦音)的各单词“thank”“thaw”“think”…分类(分组化)成排头，单词“thank”的第2发音要素成为“ae”(属性：日语中没有的母音)，单词“think”的第2发音要素成为“i”(属性：母音「い」)，单词“thread”的第2发音要素成为“r”(属性：边音/卷舌音)。

另外，在本申请说明书中，由于正式的音标的字体是不能使用的记号，因此将该说明书内的音标的字体取代成类似的英文字字体来记载，来图面上记载正式的音标的字体。

在测试用单词管理数据存储区12f中，将按照基于发音学习处理程序12a的发音学习处理而成为发音测试的对象的测试用单词的数据存储为该单词的文本以及声音的数据，或者存储为表示辞典数据存储区12d中的同单词的存储位置的数据。

在测试用单词分组化数据存储区12g中存储发音属性组合表(参考图6的(B))，其用于以测试用单词管理数据存储区12f中管理的测试用单词为对象，基于发音属性管理表12e将成为评价对象的第1发音要素与第2发音要素的组合分组化，对每个分组的第1发音要素的属性与第2发音要素的属性组合的数据建立对应地写入平均评分的数据。

在发音测试模式存储区12h中，将表示发音学习处理中的发音测试的模式的数据存储为第1模式或第2模式或第3模式的任一者数据。

发音测试的模式在用户未指定成为发音测试的评价对象的第1发音要素(未指定发音要素)的情况下成为第1模式，在通过用户指定第1发音要素、未指定第2发音要素(仅指定第1发音要素)的情况下成为第2模式，在通过用户指定了第1发音要素和第2发音要素的情况下成为第3模式。

在发音学习建议表存储区12i中预先存储对应于发音测试中得到的评价评分的内容而示出给用户的用于发音学习的建议的数据。

图3是表示存储于学习支援装置10的发音学习建议表存储区12i的与评价评分的内容相应的给用户的建议的一例的图。

例如在成为发音测试的对象的测试用单词的评价评分在第1发音要素与第2发音要素的组合中没有偏倚、测试用单词的95％以上(几乎全部)的评价评分不足80分的情况下，将推荐包含该测试用单词中共通的第1发音要素的单词的发音的学习的建议AD1示出给用户。

另外，例如在成为发音测试的对象的测试用单词当中第1、第2发音要素的特定的组合的分组的平均评分不足80分的情况下，将推荐包含该第1、第2发音要素的特定的组合的单词的发音的学习的建议AD2示出给用户。

基于发音测试中得到的第1、第2发音要素的组合的每个分组的平均评分，例如从辞典数据存储区12d的英日辞典的数据中提取要让用户学习的单词的数据，将提取的各单词的数据作为发音学习用的单词列表存储到发音学习用单词列表存储区22j。

如此构成的学习支援装置10通过CPU11遵循记述于学习支援处理程序12a以及发音学习处理程序12b的命令来控制电路各部的动作，软件和硬件协作来动作，来实现以下的动作说明中叙述的发音学习功能。

接下来说明第1实施方式的学习支援装置(电子辞典)10的动作。

图4是表示学习支援装置10的发音学习处理(其一)的流程图。

图5是表示学习支援装置10的发音学习处理(其二)的流程图。

图6是表示遵循学习支援装置10的发音学习处理的显示动作的图。

若遵循显示于学习支援装置10的触控面板式显示部17的主画面(未图示)，基于与用户操作相应的「发音测试」的指示而启动发音学习处理程序12b，CPU11就取得例如存储于辞典数据存储区12d的英日辞典的各单词的数据，作为测试用单词的候补，将取得的测试用单词的候补的数据暂时存储于测试用单词管理数据存储区12f(步骤S1)。

在此，CPU11将用于使用户指定成为发音测试的评价对象的第1发音要素和第2发音要素的发音要素的指定画面(未图示)显示于显示部17。

在发音要素的指定画面中，分别根据与该各发音要素对应的音标或属性来指定第1发音要素和第2发音要素。

在发音要素的指定画面中未指定第1发音要素的情况下，CPU11使第1模式的数据存储到发音测试模式存储区12h(步骤S2(否)→S3)。

若在发音要素的指定画面指定第1发音要素，CPU11就将存储于测试用单词管理数据存储区12f的测试用单词的候补局限到具有指定的第1发音要素的测试用单词的候补，使其新存储到该测试用单词管理数据存储区12f(步骤S2(是)→S4)。

在发音要素的指定画面中指定了第1发音要素后未指定第2发音要素的情况下，CPU11使第2模式的数据存储到发音测试模式存储区12h(步骤S5(否)→S6)。

若在指定第1发音要素后指定了在该第1发音要素之后或者(以及)之前组合的第2发音要素，则CPU11使第3模式的数据存储到发音测试模式存储区12h(步骤S5(是)→S7)。

若指定了第2发音要素，CPU11就将存储于测试用单词管理数据存储区12f的具有第1发音要素的测试用单词的候补进一步局限到具有指定的第2发音要素的测试用单词的候补，使其新存储到该测试用单词管理数据存储区12f(步骤S8)。

之后的步骤S9～S12所涉及的处理在第1模式、第2模式、第3模式的任何一个模式下都执行。

在存储于测试用单词管理数据存储区12f的测试用单词的候补的数量超过预先设定的上限的数量即给定数(例如30个)的情况下，CPU11从存储于该测试用单词管理数据存储区12f的测试用单词的候补中随机选择给定数量的候补作为测试用单词，使其新存储到该测试用单词管理数据存储区12f(步骤S9)。

CPU11以存储于测试用单词管理数据存储区12f的各测试用单词为对象来实施发音测试(步骤S10)。

例如，CPU11使发音测试的对象即各测试用单词的文本依次显示于显示部17，同时通过声音输入部18输入用户发音的该测试用单词的声音数据，将输入的用户的声音数据与标准的声音数据进行比较来评价，对每个测试用单词决定评价评分。

CPU11使对每个测试用单词决定的评价评分例如如图6的(A)所示那样显示于显示部17。

CPU11将各测试用单词基于发音属性管理表(12e：参考图2)按第1发音要素与第2发音要素的每个组合进行分组化，将每个分组的第1发音要素的属性与第2发音要素的属性的组合写入测试用单词分组化数据存储区12g的发音属性组合表(参考图6的(B))，使其存储(步骤S11)。

另外，在步骤S11，在发音测试的模式是第1模式的情况下，即，在没有第1发音要素的指定地选择了各测试用单词的情况下，对各测试用单词当中具有共通的发音要素作为第1发音要素的测试用单词进行分组化<在没有贯穿全测试用单词而共通的发音要素(第1发音要素)的情况下，按具有共通的发音要素(第1发音要素)的每个测试用单词进行分组化>，对基于该第1发音要素而分组化的各测试用单词的每个分组进一步按每个该第1发音要素与第2发音要素的组合进行分组化。

另外，在步骤S11，在发音测试的模式是第3模式的情况下，即，在各测试用单词的第1发音要素和第2发音要素均被指定而选择的情况下，包含第1发音要素与第2发音要素的组合的测试用单词的分组成为1个分组。

CPU11基于步骤S10或者决定的每个测试用单词的评价评分来对步骤S11中被分组化的第1发音要素与第2发音要素的组合的每个分组将分组内的各测试用单词的评价评分进行总计，来算出平均评分。然后，将算出的第1发音要素与第2发音要素的组合的每个分组的平均评分与测试用单词分组化数据存储区12g的发音属性组合表(参考图6的(B))中的相应的第1发音要素与第2发音要素的组合建立关联来存储(步骤S12)。

在此，CPU11例如如图6的(B)所示那样，使对每个各测试用单词的第1发音要素的属性与第2发音要素的属性的组合分组建立对应地写入了平均评分的发音属性组合表(12g)显示于显示部17。

CPU11判定存储于发音测试模式存储区12h的表示发音测试的模式的数据是表示第1模式、第2模式或第3模式的哪一者的数据(步骤S13)。

(第1模式)

在发音测试的模式是第1模式的情况下，CPU11对存储于测试用单词分组化数据存储区12g的发音属性组合表的第1发音要素的属性与第2发音要素的属性的每个组合的分组当中、平均评分最低的分组的第1发音要素予以确定(步骤S13(第1模式)→S14)。

CPU11从存储于发音学习建议表存储区12i的发音学习建议表(参考图3)读出推荐包含所确定的第1发音要素的单词的发音的学习的建议的数据(例如『你好像不擅长包含“第1发音要素(加入第1发音要素的属性的)”的单词的发音。来重复学习包含“第1发音要素(加入第1发音要素的属性)”的单词的发音吧。』)，例如如图6的(C1)所示那样，使其在以柱形图表征各测试用单词的评价评分的发音测试评分确认画面GS1上显示为发音学习建议窗口WA(步骤S15)。

由此，即使是用户自身未指定评价对象的第1发音要素的第1模式，用户也能获知各测试用单词当中包含所确定的第1发音要素的单词的发音不熟练，以及包含该所确定的第1发音要素的单词的学习是重要的。

另外，CPU11对步骤S14中确定了第1发音要素的平均评分最低的分组的第2发音要素予以确定(步骤S16)。

然后，从存储于发音学习建议表存储区12i的发音学习建议表(参考图3)读出包含推荐所确定的第1发音要素与第2发音要素的组合的单词的发音的学习的建议的数据(例如『你好像不擅长“第1发音要素(加入第1发音要素的属性)”与“第2发音要素(加入第2发音要素的属性的)”的组合的发音。来学习该组合的发音，提高评分吧！』)，例如如图6的(C1)所示那样，使其显示为发音测试评分确认画面GS1上的发音学习建议窗口WA(步骤S18)。

由此，即使是用户自身未指定评价对象的第1发音要素的第1模式，用户也能获知各测试用单词当中所确定的第1发音要素与第2发音要素的组合的发音不熟练，以及该组合的发音的学习是重要的。

CPU11例如从存储于辞典数据存储区12d的英日辞典的数据提取包含所确定的第1发音要素与第2发音要素的组合的单词(步骤S20)，将提取的单词形成发音学习用的单词列表存储到发音学习用单词列表存储区12j(步骤S21)。

(第2模式)

在步骤S13，在判定为发音测试的模式是第2模式的情况下(步骤S13(第2模式))，CPU11如图6的(B)所示那样，对存储于测试用单词分组化数据存储区12g的发音属性组合表的第1发音要素的属性(这里是「摩擦音」)与第2发音要素的属性(这里是「日语中没有的母音」「边音/卷舌音」「其他」…)的每个组合的分组当中平均评分最低的分组(这里是<55分>的分组)的第2发音要素(这里是「日语中没有的母音」)予以确定(步骤S13(第2模式)→S17)。

然后，从存储于发音学习建议表存储区12i的发音学习建议表(参考图3)读出推荐包含由用户指定的第1发音要素(“θ”：摩擦音)与所确定的第2发音要素(“ae”等：日语中没有的母音)的组合的单词的发音的学习的建议的数据(例如『你好像不擅长“摩擦音”与“日语中没有的母音”的组合的发音。来学习该组合的发音，提高评分吧！』)，如图6的(C1)所示那样，显示为发音测试评分确认画面GS1上的发音学习建议窗口WA(步骤S18)。

由此，在用户自身指定了评价对象的第1发音要素的第2模式中，用户能获知包含该指定的第1发音要素的各测试用单词当中该第1发音要素与通过发音测试确定的第2发音要素的组合的发音不熟练，以及该组合的发音的学习是重要的。

另外，在图6的(C1)所示的发音测试评分确认画面GS1上的发音学习建议窗口WA中，若触摸单词确认消息『确认该组合的单词』，则CPU11如图6的(C2)所示那样，使以柱形图表征各测试用单词当中评价评分低到不足<80分>的各测试用单词的评价评分的不擅长发音单词确认画面GS2显示于显示部17。

CPU11从例如存储于辞典数据存储区12d的英日辞典的数据提取包含用户指定的第1发音要素与通过发音测试确定的第2发音要素的组合的单词(步骤S20)，使提取的单词形成发音学习用的单词列表而存储到发音学习用单词列表存储区12j(步骤S21)。

另外，在发音测试的模式为第2模式的情况下的步骤S17，在由CPU11判定为在第1发音要素与第2发音要素的每个组合的分组当中平均评分低的分组中没有偏倚的情况下，即，例如在判定为不管哪个分组的平均评分都不足<80分>且各分组间的平均评分的最大的高低差也不足<5分>的情况下，CPU11从存储于发音学习建议表存储区12i的发音学习建议表(参考图3)读出推荐包含用户指定为评价对象的第1发音要素的单词的发音的学习的建议的数据(例如『你好像不擅长包含“第1发音要素的(加入第1发音要素的属性的)”单词的发音。来重复学习包含该“第1发音要素的(加入第1发音要素的属性的)”单词的发音吧。』)，例如如图6的(C1)所示那样，使其在发音测试评分确认画面GS1上显示为发音学习建议窗口WA。

由此，在用户指定了评价对象的第1发音要素的第2模式中，用户能获知不管该第1发音要素与第2发音要素的组合如何，包含指定的第1发音要素的单词的发音都不熟练，以及包含该第1发音要素的单词的学习是重要的。

在该情况下，CPU11在步骤S20、S21，从例如存储于辞典数据存储区12d的英日辞典的数据提取包含用户指定的第1发音要素的单词，使提取的单词形成发音学习用的单词列表而存储到发音学习用单词列表存储区12j。

(第3模式)

在步骤S13，在判定为发音测试的模式是第3模式的情况下(步骤S13(第3模式))，CPU11判定包含用户自身指定为评价对象的第1发音要素与第2发音要素的组合的各测试用单词的分组(1分组)的平均评分是否是给定以下(例如不足<80分>)(步骤S19)。

在此，若判定为平均评分为给定以下(步骤S19(是))，就从例如存储于辞典数据存储区12d的英日辞典的数据提取包含用户指定的第1发音要素与第2发音要素的组合的单词(步骤S20)，使提取的单词形成发音学习用的单词列表而存储到发音学习用单词列表存储区12j(步骤S21)。

在第1模式、第2模式、第3模式的任一者或者各模式中，在若在发音学习用的单词列表存储于发音学习用单词列表存储区12j的状态下，对应于用户操作而指示了学习的执行(步骤S22(是))，CPU11就将存储于发音学习用的单词列表的各单词作为发音学习的对象的单词，来执行对用户的发音学习的处理(步骤S23)。

另外，在步骤S23，在基于存储于发音学习用的单词列表的各单词执行的发音学习的处理中，在单词列表的各单词是包含用户确定为不擅长的第1发音要素的单词的情况下，将该各单词作为测试用单词来重复执行本实施方式的发音学习处理的第2模式的发音测试，另外，在单词列表的各单词是包含用户确定为不擅长的第1发音要素与第2发音要素的组合的单词的情况下，将该各单词作为测试用单词，来重复执行本实施方式的发音学习处理的第3模式的发音测试，由此用户能有效果地学习不擅长的发音要素的发音，从而将其掌握。

(第1实施方式的汇总)

根据第1实施方式的学习支援装置10，在单词的发音测试中，在未指定评价对象的第1发音要素的情况下，成为第1模式，将从例如英日辞典的数据得到的各单词作为测试用单词而存储到测试用单词管理数据存储区12f，在仅指定评价对象的第1发音要素的情况下，成为第2模式，将包含所指定的第1发音要素的各单词作为测试用单词而存储到测试用单词管理数据存储区12f，在指定了评价对象的第1发音要素和第2发音要素的情况下，成为第3模式，将包含所指定的第1发音要素与在该第1发音要素之后或者(以及)前连续的第2发音要素的组合的各单词作为测试用单词而存储到测试用单词管理数据存储区12f。

以各测试用单词为对象实施发音测试，决定各测试用单词的评价评分，并将各测试用单词按该单词内连续的第1发音要素与第2发音要素的每个组合进行分组化，将每个分组的各测试用单词的评价评分总计，来算出平均评分。

在第1模式中，确定平均评分最低的分组的第1发音要素与第2发音要素的组合，显示所确定的第1发音要素与第2发音要素的组合所涉及的给用户的建议，从英日辞典的数据提取包含该确定的第1发音要素与第2发音要素的组合的各单词，并将其存储到发音学习用的单词列表(12j)。

在第2模式中，确定平均评分最低的分组的第2发音要素，显示所指定的第1发音要素与所确定的第2发音要素的组合所涉及的给用户的建议，从英日辞典的数据提取包含该所指定的第1发音要素与所确定的第2发音要素的组合的各单词，并将其存储到发音学习用的单词列表(12j)。

在第3模式中，对于第1发音要素和第2发音要素都被指定的各测试用单词的1分组，在平均评分为给定以下的情况下，从英日辞典的数据提取包含指定的第1发音要素与第2发音要素的组合的各单词，并将其存储到发音学习用的单词列表(12j)。

然后，若指示学习的执行，就以存储于发音学习用的单词列表(12j)的各单词为对象，执行对用户的发音学习的处理。

因而，不仅能在在包含相同发音要素作为第1发音要素的不同的多个单词间确定用户不擅长的发音的形态(第1发音要素与在其前后连续的第2发音要素的组合)，还能效率良好地学习包含该不擅长的发音的形态的单词的发音。

另外，在第1实施方式的学习支援装置10中，将连续的2个发音要素当中的前方的发音要素设为第1发音要素，将后方的发音要素设为第2发音要素，但也可以将第1发音要素和第2发音要素颠倒。即，也可以是在第2模式中，用户指定连续的2个发音要素当中的后方的发音要素，对每个与前方的发音要素的组合进行总计。

另外，也可以在连续的3个以上的发音要素中，用户指定任意的位置的任意的数量的发音要素，对每个与未指定的剩下的发音要素的组合来将评价评分总计。

在第1实施方式的学习支援装置10中，设为在该学习支援装置10中进行包含如下处理的一系列处理的结构：参考图4～图6说明的发音学习处理中所含的一系列处理、即取得测试用单词的候补并将测试用单词局限选择的处理(步骤S1～S9)；以测试用单词为对象来实施发音测试的处理(步骤S10)；将测试用单词按第1发音要素与第2发音要素的每个组合进行分组化，将通过对每个分组进行各测试用单词的发音测试而得到的评价评分进行总计来算出平均评分的处理(步骤S11、S12)；基于第1发音要素与第2发音要素的组合的每个分组的平均评分来输出该第1发音要素与第2发音要素的组合所涉及的发音学习的建议的处理(步骤S13～S18)；提取具有与建议相应的发音要素的组合的单词并将其登记在发音学习用的单词列表的处理(步骤S20、S21)；以及以登记于发音学习用的单词列表的各单词为对象来实施发音学习的处理(步骤S22、S23)。

(第2实施方式)

图7是表示本发明的第2实施方式所涉及的学习支援系统的结构的图。

在第2实施方式中，构成具备用户使用的电子辞典等单词学习机EM、该用户使用的平板终端等通信终端T和设于因特网等通信网络(云)N上的发音学习服务器30的学习支援系统，在发音学习服务器30进行第1实施方式的学习支援装置10中进行的发音学习处理中所含的一系列处理当中例如步骤S11以后的处理。

由此，用户仅用单词学习机EM进行发音测试，就能从发音学习服务器30得到与该发音测试的评价结果相应的发音的建议以及基于与该建议相应的发音学习用的单词的发音学习的实施。

即，用户通过电子辞典等单词学习机EM来进行与图4的步骤S1～S10的处理相应的单词的发音测试。

在单词学习机EM中，作为发音测试的结果，使包含各测试用单词以及各测试用单词的评价评分的信息形成为二维码(例如QR码(注册商标))QR来显示于显示部。

用户使用安装了用于利用发音学习服务器30的专用应用的平板终端等通信终端T来拍摄显示于单词学习机EM的二维码QR。

通信终端T遵循专用应用而动作，将拍摄的二维码QR的数据向通信网络(云)N上的发音学习服务器30发送。

发音学习服务器30将从用户的通信终端T接收到的二维码QR的数据解码，基于用户进行发音测试的测试用单词以及各测试用单词的评价评分来进行与图4、图5的步骤S11～S23相应的处理。

即，发音学习服务器30将用户进行发音测试的各测试用单词按第1发音要素与第2发音要素的每个组合进行分组化，将对每个分组通过各测试用单词的发音测试而得到的评价评分总计，来算出平均评分。

然后，基于第1发音要素与第2发音要素的组合的每个分组的平均评分来生成该第1发音要素与第2发音要素的组合所涉及的发音学习的建议，将生成的建议的数据发送到用户的通信终端T并进行显示。

另外，发音学习服务器30基于第1发音要素与第2发音要素的组合的每个分组的平均评分，从存储于该服务器30内的单词数据库提取例如具有平均评分最低的分组的用户设为不擅长的第1发音要素与第2发音要素的组合的单词，来生成发音学习用的单词列表。

然后，将生成的发音学习用的单词列表的数据向用户的通信终端T发送并进行显示，促使用户对处于该显示的发音学习用的单词列表的单词进行学习。

因此，根据第2实施方式的学习支援系统，用户通过日常使用的单词学习机EM进行发音测试，仅用日常使用的平板终端等通信终端T拍摄显示于该单词学习机EM的作为发音测试的结果的二维码QR，就能从发音学习服务器30接受与该发音测试的评价结果相应的发音的建议以及与该建议相应的发音学习用的单词列表。

然后，与第1实施方式同样地，不仅能在包含相同发音要素作为第1发音要素的不同的多个单词间确定用户不擅长的发音的形态(第1发音要素与在其前后连续的第2发音要素的组合)，还能效率良好地学习包含该不擅长的发音的形态的单词的发音。

另外，所述各实施方式中记载的电子设备(学习支援装置10)或学习支援系统的处理的手法、即图4、图5的流程图所示的发音学习处理的手法均能作为能使计算机执行的程序存放到存储卡(ROM卡、RAM卡等)、磁盘(floppy(注册商标)盘、硬盘等)、光盘(CD-ROM、DVD等)、半导体存储器等外部记录装置的介质来进行分发。并且，电子设备的计算机(CPU)将记录于该外部记录装置的介质的程序读入到存储装置，通过用该读入的程序控制动作，来实现所述各实施方式中说明的发音学习功能，能执行基于前述的手法的同样的处理。

另外，用于实现所述手法的程序的数据能作为程序代码的形态在通信网络(N)上传输，从与该通信网络(N)连接的计算机装置(程序服务器)将所述程序的数据取入电子设备来存储到存储装置，也能实现前述的发音学习功能。

本申请发明并不限定于所述各实施方式，在实施阶段，能在不脱离要旨的范围内进行种种变形。进而，在所述各实施方式中包含种种阶段的发明，能通过公开的多个构成要件的适宜的组合来提取种种发明。即使从例如各实施方式所示的全构成要件删除几个构成要件，或使几个构成要件为不同形态来组合，也能解决发明要解决的课题一栏提出的课题，能得到与发明的效果一栏说明的效果，在这样的情况下，能将删除该构成要件或组合的结构作为发明。

Claims (20)

1.一种电子设备，其特征在于，构成为具备处理器，

所述处理器执行：

按各单词内连续的多个发音要素的每个组合来评价用户的多个单词的发音，

执行基于所述评价的结果来输出学习信息的发音学习处理。

2.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

将用户所进行的所述多个单词各自的发音的评价结果按各单词内连续的多个发音要素的每个组合进行总计，

基于所述总计的结果来输出学习信息。

3.根据权利要求2所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

取得以所述多个单词为对象的发音测试的各单词的发音的评价评分，

按所述多个发音要素的每个组合来将包含各发音要素的组合的单词的所述评价评分进行总计，

基于所述总计的结果来输出学习信息。

4.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

对所述多个发音要素的组合当中所述总计的评价评分比其他发音要素的组合低的发音要素的组合予以确定，

输出所述确定的发音要素的组合所涉及的所述学习信息。

5.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

输出包含所述确定的发音要素的组合的单词的发音所涉及的建议信息。

6.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

将包含所述确定的发音要素的组合的单词作为成为发音学习的对象的单词而输出。

7.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

使用户指定第1发音要素，

用包含所述用户指定的所述第1发音要素的多个单词实施发音测试，

按单词内的所述第1发音要素与所述单词内在所述第1发音要素之后或之前连续发音的第2发音要素的每个组合来将基于所述发音测试的各单词的发音的评价评分进行总计。

8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

判定所述用户是否指定了所述第1发音要素和所述第2发音要素的各自，

对应于所述判定的结果来控制成为所述发音测试的对象的多个单词的选择、所述评价评分的总计、所述学习信息的输出当中至少1者。

9.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行，

按单词内的所述第1发音要素与所述单词内在所述第1发音要素之后或之前或前后连续发音的第2发音要素的每个组合来将基于所述发音测试的各单词的发音的评价评分进行总计。

10.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

取得测试用单词的候补，

判定是所述用户对所述第1发音要素和所述第2发音要素当中哪个发音要素都不指定的第1模式、所述用户仅指定所述第1发音要素的第2模式、和所述用户指定所述第1发音要素和所述第2发音要素两方的第3模式的哪个模式，

在所述第1模式中，以取得的全部测试用单词为对象来实施发音测试，

在所述第2模式中，以取得的全部测试用单词当中基于所述第1发音要素筛选出的测试用单词为对象来实施发音测试，

在所述第3模式中，以取得的全部测试用单词当中基于所述第1发音要素以及所述第2发音要素筛选出的测试用单词为对象来实施发音测试。

11.根据权利要求10所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

在所述第1模式中，提示与所述第1发音要素与所述第2发音要素的组合当中总计的所述评价评分最低的组合对应的所述第1发音要素所涉及的第1建议信息、和与总计的所述评价评分最低的组合对应的所述第1发音要素与所述第2发音要素的组合所涉及的第2建议信息。

12.根据权利要求11所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行，

在所述第2模式中，不提示所述第1建议信息，提示所述第2建议信息。

13.根据权利要求11所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

在所述第3模式中，判定与所述第1发音要素与所述第2发音要素的组合对应的所述评价评分是否是给定以下，在判定为是给定以下的情况下，将包含所述第1发音要素和所述第2发音要素的单词选择为学习对象。

14.根据权利要求11所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

实施作为学习对象而选择的单词的发音学习。

15.根据权利要求11所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

在取得或筛选出的测试用单词的数量超过所决定的上限的情况下，随机选择给定数量的测试用单词来实施发音测试。

16.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，

构成为所述处理器执行：

取得测试用单词的候补，

在取得的测试用单词的数量超过所决定的上限的情况下，随机选择给定数量的测试用单词来实施发音测试。

17.一种发音学习方法，其特征在于，

由电子设备的处理器执行：

按各单词内连续的多个发音要素的每个组合来评价用户的多个单词的发音，

执行基于所述评价的结果来输出学习信息的发音学习处理。

18.一种非临时的记录介质，其特征在于，记录有程序，所述程序使电子设备的处理器发挥如下功能：

按各单词内连续的多个发音要素的每个组合来评价用户的多个单词的发音，

执行基于所述评价的结果来输出学习信息的发音学习处理。

19.一种服务器装置，其特征在于，构成为具备处理器，

所述处理器执行：

接收成为在外部的电子设备实施的发音测试的对象的多个单词和各单词的发音的评价评分，

按各单词内连续的多个发音要素的每个组合来将所述接收到的各单词的发音的评价评分进行总计，

执行将基于所述总计的结果而决定的学习信息发送到所述外部的电子设备的发音学习处理。

20.一种发音学习处理系统，包含服务器装置和终端装置，其特征在于，构成为：

按各单词内连续的多个发音要素的每个组合来评价用户的多个单词的发音，

执行基于所述评价的结果来输出学习信息的发音学习处理。

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