Effects of Prosodic Strengthening on the Production of English High Front Vowels /i, ɪ/ by Native vs. Non-Native Speakers
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated how acoustic characteristics (i.e., duration, F1, F2) of English high front vowels /i, ɪ/ are modulated by boundary- and prominence-induced strengthening in native vs. non-native (Korean) speech production. The study also examined how the durational difference in vowels due to the voicing of a following consonant (i.e., voiced vs. voiceless) is modified by prosodic strengthening in two different (native vs. non-native) speaker groups. Five native speakers of Canadian English and eight Korean learners of English (intermediate-advanced level) produced 8 minimal pairs with the CVC sequence (e.g., 'beat'-'bit') in varying prosodic contexts. Native speakers distinguished the two vowels in terms of duration, F1, and F2, whereas non-native speakers only showed durational differences. The two groups were similar in that they maximally distinguished the two vowels when the vowels were accented (F2, duration), while neither group showed boundary-induced strengthening in any of the three measurements. The durational differences due to the voicing of the following consonant were also maximized when accented. The results are discussed further in terms of phonetics-prosody interface in L2 production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».