Sonorant Onset Pitch as a Perceptual Cue of Lexical Tones in Mandarin
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lexical tone identification requires a number of secondary cues, when main tonal contours are unavailable. In this article, we examine Mandarin native speakers' ability to identify lexical tones by extracting tonal information from sonorant onset pitch (onset contours) on syllable-initial nasals ranging from 50 to 70 ms in duration. In experiments I and II we test speakers' ability to identify lexical tones in a second syllable with and without onset contours in isolation (experiment I) and in a sentential context (experiment II). The results indicate that speakers can identify lexical tones with short distinctive onset contour patterns,they also indicate that misperception of tones 213 and 24 are common. Furthermore, in experiment III, we test whether onset contours in a following syllable can be utilized by listeners in tone identification. We find that onset contours in the following syllable also contribute to the identification of the target lexical tones. The conclusions are twofold: (1) Mandarin lexical tones can be identified with onset contours; (2) tonal domain must be extended to include not just typical cues of tones but also coarticulated tonal patterns.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,003 |
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 découle