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Enregistrement W3018534234

Tone mergers in spontaneous speech and gaps in the tone inventory

2020· article· en· W3018534234 sur OpenAlexaboutno aff
Naomi Nagy, James N. Stanford, Holman Tse

Notice bibliographique

RevueSOPHIA (St. Catherine University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTone (literature)Speech recognitionAudiologyComputer scienceLinguisticsMedicinePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the status of three ongoing tone mergers, comparing Heritage Cantonese in Toronto and Homeland Cantonese in Hong Kong, using conversational recordings from the Heritage Language Variation and Change (HLVC) Corpus (Nagy 2009). The mergers, which have been reported from experimental tasks in several Cantonese dialects (cf. Bauer et al. 2003, Mok et al. 2013, Zhang 2018) are: T2/T5 忍 jɐn35 / 引 jɐn23; T3/T6 印 jɐn33 / 孕 jɐn22; and T4/T6 仁 jɐn11 / 孕 jɐn22. In connected speech, many contextual variables influence the acoustic value of a tone in a given syllable (cf. Stanford 2016), so each token extracted from Labovian sociolinguistic interviews is coded for the segmental value of its onset, nucleus and coda, its position in the utterance, whether it is in a compound word, and the tones of the adjacent syllables. We have 7,495 tokens from 32 speakers (12 Generation 1, 12 Generation 2, 8 Homeland), but our most robust analysis moves forward with 2,400 tokens, excluding tokens that appear only in contexts where the other tone of the pair is not found. After normalization of syllable duration and speaker mean pitch, and conversion to semitones to account for differences in speaker pitch ranges (Zhu 1999, Edmondson et al. 2004), we find that two measures best represent the extent of each merger: (a) pitch at the 90% duration mark of each token and (b) the slope of the pitch track from 10% to 90% duration. Mixed Effects Models are fit to the data with, e.g., T2 vs. T5 as a binary dependent variable, the pitch measurements and the above-mentioned contextual factors as fixed effects, and word and speaker as random effects. If pitch emerges as significantly distinct for the two tones when contextual factors are thus controlled for, there is no merger. Comparing models fit to the data from each generation group, we determine whether the same social and/or linguistic factors condition the tone merger and measure how merged eachtone-pair is. Preliminary analysis shows the merger to be more advanced in the two heritage generations (which do not differ from each other) than the homeland group for T2/T5 and T4/T6. We are eager to discuss possible connections between gaps in the tone inventory (e.g., no T4 with /d/ onset, no T6 with /t/ onset) and mergers in progress. Are the previously reported mergers, based only on minimal pairs where both tones occur with the same onsets over- or under-stating the status of the merger? Do the gaps indicate mergers completed long ago?

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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