Toward “English” Phonetics: Variability in the Pre-consonantal Voicing Effect Across English Dialects and Speakers
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in access to spoken-language corpora and development of speech processing tools have made possible the performance of `large-scale' phonetic and sociolinguistic research. This study illustrates the usefulness of such a large-scale approach -- using data from multiple corpora across a range of English dialects, collected and analysed with the SPADE project -- to examine how the pre-consonantal Voicing Effect (longer vowels before voiced than voiceless obstruents, in e.g. \emph{bead} vs \emph{beat}) is realised in spontaneous speech, and varies across dialects and individual speakers. Compared with previous reports of controlled laboratory speech, the Voicing Effect was found to be substantially smaller in spontaneous speech, but still influenced by the expected range of phonetic factors. Dialects of English differed substantially from each other in the size of the Voicing Effect, whilst individual speakers varied little relative to their particular dialect. This study demonstrates the value of large-scale phonetic research as a means of developing our understanding of the structure of speech variability, and illustrates how large-scale studies, such as those carried out within SPADE, can be applied to other questions in phonetic and sociolinguistic research.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».