New effects of laryngeal configurations on <i>f</i>0: Voiceless stops in Korean
Notice bibliographique
Résumé
Korean has three sets of voiceless stops in word-initial position which are distinctive from one another in terms of laryngeal adjustments: lenis unaspirated, fortis unaspirated, and aspirated [P. Ladefoged and I. Maddiedson, 47–101 (1996)]. It has been observed that, in Standard Korean, the aspirated stops have higher f0 value than the fortis stops, while both stops have higher f0 value than the lenis stops [D. Silva, 11–34 (1998)]. It could be argued that this indicates a universal correspondence between laryngeal configurations for voicing and pitch—at least within Korean. However, the current paper reveals a different observation. In South Kyengsang dialect in Korean, little difference is found in the f0 value between the aspirated and the fortis stops, while the f0 of the lenis stops is relatively lower, similar to Silva’s (1998) finding. A total of 600 tokens, by five speakers, were recorded and digitized, then analyzed using Macquirer software for pitch tracking. The results show that the f0 following the fortis stops are consistently higher than that of Standard Korean, regardless of the place of articulation, and the higher f0 of the fortis stops patterns with the lower f0 of the lenis stops among speakers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».