Ultrasound overlay videos and their application in Indigenous language learning and revitalization
Notice bibliographique
Résumé
Pronunciation is one of the major challenges in second language (L2) learning, and in the context of First Nations languages, the challenge can be compounded by both a scarcity of resources (including, in some cases, small numbers of speakers) and the pressures faced by heritage learners to preserve their ancestral language in an authentic way (1). In this paper, we discuss a pronunciation training tool we developed that uses ultrasound visualization technology and its potential application in Indigenous language revitalization. L2 learners rely on auditory and visual information to acquire speech sounds and patterns, and tools like ultrasound that facilitate visualization of the articulatory processes involved in speech production can aid in L2 pronunciation training (2). To make ultrasound visualization accessible and interpretable to a broader audience, we developed a series of ultrasound overlay videos which combine ultrasound images of tongue movement in speech with external profile views of a speaker’s head. There are 91 videos, corresponding to each sound in the International Phonetic Alphabet (see enunciate.arts.ubc.ca for videos and research supporting their effectiveness). While this video library is useful as a general resource, there has also been interest from First Nations groups in customized videos, either to target specific phonological contrasts in a given language or to present a familiar face in a particular linguistic community. Through community partnerships we are developing customized ultrasound overlay videos for four Indigenous languages: Upriver Halq’emeylem, SENCOTEN, Secwepemc, and Blackfoot. We report on these projects, highlighting the potential for ultrasound overlay technology to contribute to revitalization efforts in these and other First Nations languages. (1) Hinton & Ahlers (1999). The issue of “authenticity” in California language restoration. Anthropology & Education Quarterly, 30 (1), 56-67. (2) Gick, Bernhardt, Bacsfalvi, Wilson (2008). Ultrasound imaging applications in second language acquisition. Phonology and second language acquisition, Benjamins: 309-22.
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 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».