Ultrasound speech training for Japanese adults learning English as a second language
Notice bibliographique
Résumé
Japanese adults learning English as a second language often have difficulty perceiving and producing English /l/ and /ɹ/ due to specific acoustic and articulatory characteristics of these speech sounds and their absence in Japanese phonology. The current study investigated the effectiveness of using two-dimensional tongue ultrasound to teach pronunciation of these sounds to six adult native Japanese speakers. Each participant had four 45-minute training sessions over a two-week period where visual feedback from ultrasound was used to support the teaching of lingual configurations for /l/ and /ɹ/ in a variety of vowel contexts and word positions. Speech samples from participants were taken prior to training and at a two-week follow-up session. All participants were rated by expert listeners as having more accurate productions of /l/ and /ɹ/ post-training, with the most accuracy seen in word-initial clusters and as word-initial segments. The lateral /l/ showed greater improvement than /ɹ/. Acoustic and visual analyses revealed frequencies and components of tongue positioning closer to native English speaker production in words perceived to be greatly improved between pre- and post-training productions. The effect of training on perception was exploratory and did not yield analyzable results. All participants gave very positive feedback regarding the use of ultrasound for speech training, as determined by a participant questionnaire. The results suggest that incorporating lingual ultrasound in speech training can be beneficial for Japanese adults learning English liquids.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».