USING PRAAT AS A VERIFICATION TOOL FOR ACOUSTIC PECULIARITIES OF FOREIGN PHILOLOGY STUDENTS
Notice bibliographique
Résumé
The article summarizes results of a research of acoustic characteristics of English vowel phonemes. To test whether there are any differences between acoustic parameters of short and long English vowels ([ɪ] and [і:]) in articulation of foreigners, we involved 30 students of Applied Linguistics Department, Lesya Ukrainka Volyn National University. All the students are Ukrainians, they speak Ukrainian and study English as a foreign language. To investigate peculiarities of articulation we asked students to use Praat to visualize the sounding of such units with the target vowels ([ɪ] and [і:]): it [ɪt], eat [i:t], eating [ˈi:tɪŋ], ear [ɪə], ease [i:z], easy [ˈi:zi], innocent [ˈɪnəsənt], inner [ˈɪnə], integrity [ɪnˈteɡrəti] and [ɪ]/[i:] in isolation. We managed to trace the manifestation of acoustic features of the phonemes in varied contexts. To verify the experiment results we involved a phonetician who is an English language teacher from Canada. We collected 341 spectrograms, the visual representations of 9 words and 2 sounds in isolation. The criteria, that were used to compare articulation of students who learn English as a foreign language, are the following: 1) pitch; 2) characteristics of formants; 3) median. Comparison of the spectrograms has shown that the difference between articulation of a native speaker and the students constituted 34 Hz, the difference among the students was 5 Hz. Even though we may presume that such a difference is not crucial, it can lead us to an idea that native speakers (in our case this may be done not consciously, since the English speaker is a professional phonetician) pay more attention to their articulation as compared to foreign language learners. The variability can vary depending on a target word, but the average result that takes into account all the spectrograms of all the words pronounced by all the experiment participants incline us to make such a conclusion.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».