Acoustic Analysis of Front Vowels /Ɛ/ and /æ/ in Pakistani Punjabi English
Notice bibliographique
Résumé
The current research is done for the verification of two different claims. According to Kachru, (2005) that Punjabi English speakers are unable to create distinction between /Ɛ/ and /æ/ front vowels but Bilal et al. (2011) has refused this claim after verifying it in the speech of Punjabi speakers of Sargodha, Pakistan. If Bilal is right than there is a big need to study this claim in broader perspective. Therefore, in the current research, 9720 utterances (of 72 native Punjabi speakers from 12 districts of Punjab, Pakistan) are recorded and analyzed in PRAAT software. Data analysis is done in two steps i.e., (i) auditory analysis is done by listening wave files and (ii) acoustic analysis is based on the measurement of first three formant values (F1, F2, F3) and vowels’ duration. The results clarify that Pakistani Punjabi English speakers have maintained difference in short and long, stressed and unstressed articulation at word initial and medial positions. But the limited number of Lahori Punjabians could not maintain this difference at word medial position only. Consequently, this research highly supports Bilal’s claim in broader perspective but we cannot totally deny Kachru’s claim. Because we have also find traces of /Ɛ/ and /æ/ merger in our data as well and the reason might be the selection of research sample.
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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 | 0,001 | 0,071 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».