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Enregistrement W2346648028 · doi:10.1121/1.4950628

Acoustic analysis of Punjabi stress and tone (Doabi dialect)

2016· article· en· W2346648028 sur OpenAlexaff
Kiranpreet Nara

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyllableTone (literature)Stress (linguistics)RhymeDuration (music)Mandarin ChineseAcousticsFalling (accident)AudiologyMathematicsSpeech recognitionPsychologyLinguisticsComputer sciencePhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An acoustic experiment was conducted to study the stress and tone systems of Punjabi, an under-documented Indo-Aryan language. Tone and stress are linked because tone associates with the stressed syllable (Bailey, 1914; Wells and Roach, 1980; Baart, 2003). The experiment was used determine the acoustic cues of stress and the tonal contours of the three Punjabi tones: default, rising, and falling. Five native speakers read a list of 85 words five times. Measurements of duration, intensity, f0 were made in Praatand analyzed in SPSS. The Mixed Models analysis of normalized intensity and duration revealed that the acoustic cue of stress is the duration of the rhyme. A similar finding for Hindi, a closely related language, is reported in Nair et al. (2001). As for tone, the default tone has the smallest f0 range and the falling tone has the largest f0 range. Falling tone is realized entirely on the stressed syllable whereas for the rising tone, the phenomenon of peak delay is observed unless tone occurs on a word-final syllable. Peak delay is also observed in Mandarin (Xu, 2001). This work offers an in-depth understanding of the phonological aspects of the stress and tone systems of Punjabi.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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