MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W147262334

A New Way of Analyzing Vowels: Comparing Formant Contours Using Smoothing Spline ANOVA

2006· article· en· W147262334 sur OpenAlexaboutno aff
Paul De Decker, Jennifer Nycz

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormantVowelCoarticulationMathematicsSmoothingSmoothing splineSpeech recognitionPoint (geometry)StatisticsComputer scienceSpline interpolationBilinear interpolation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This poster demonstrates the use of a smoothing spline (SS) ANOVA for studying differences in vowel acoustics, and shows how this method may both inform and add to the widely-used point-based measurement of formant values in the study of sociophonetic variation. The SS ANOVA is a test that determines whether there are significant differences between the smoothing splines (i.e. curves) that are fitted to the data sets being compared (Gu 2002). By using the SS ANOVA in combination with Bayesian confidence intervals, one can also determine the loci of statistically significant differences along any two compared curves. This method has been successfully applied in linguistic ultrasound research to assess differences between tongue shapes (Davidson 2006). Here we apply the SS ANOVA to the comparison of vowel formant contours drawn from tokens produced by speakers of different dialects. This method contrasts with the common practice of measuring formant values at single points, such as the vowel midpoint. While the reasoning behind such measurements (i.e. the avoidance of coarticulation effects) is valid, it overlooks the fact that vowels are dynamic, time-varying acoustic events. Consequently, single point measurements suffer from at least two disadvantages. First, they require a priori assumptions as to which points in the vowel serve as loci for significant and interesting variation. Second, measurements taken at one point in time preclude an examination of transitional changes within the vowel, which may contain important acoustic cues relevant to creating contrast (Lindblom & Studdert-Kennedy 1967) or conveying sociolinguistic information (Thomas 2000). To demonstrate how an SS ANOVA works, we use this test to compare formant contours for two data sets: 1) tokens of tense [æ] and lax [æ] allophones produced by speakers from New Jersey and Canada, and 2) tokens of /ɑ/ vs. /ɔ/ spoken by speakers from New York City and New Jersey. For this test, the dependent variables are individual formant contours (F1 and F2) of the test vowels as calculated by the LPC formant tier extraction feature in Praat (Boersma & Weenik 2006). Preliminary results reveal a) significant differences in overall F1 and F2 contours between vowel categories for a given dialect and b) differences in overall contours for the same vowel category produced by speakers of different dialects. We also evaluate the utility of this method by comparing its results with those of a standard single point analysis of variance, in which the dependent variables are single point measurements of F1 and F2 taken at the onset, temporal midpoint and offset of our test vowels. A comparison of these two tests allows us to determine if the analysis of overall formant contours reveals differences in the test vowels that are missed by single point analyses. Our findings confirm that an SS ANOVA can identify differences in transitional acoustic properties that single point measurements are unable to detect. Therefore, we argue that an SS ANOVA can inform a traditional single point analysis and improve upon it by allowing the sociophonetician to compare overall formant contours and identify regions of the contour which show significant differences. We also discuss how a holistic assessment of formant trajectories may be used in the analysis of vowel/liquid transitions, enabling the phonetician to discern more systematically where and how the transition between these sounds occur.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMemorial University Research Repository (Memorial University)Même sujetLinguistic Variation and MorphologyTravaux en français237 207