Instrumental Analysis of English Vowels Produced by Male and Female Zilfaawi Arabic Speakers
Notice bibliographique
Résumé
Arab and non-Arab English as a foreign language (EFL) students continue to have difficulty pronouncing English vowels accurately. To examine this, our study analyzes how male and female Saudi EFL students pronounce English monophthongs when compared to native speakers assessed in previous research. Gender-related variations between male and female Arab English speakers are also explored. Formant frequencies (F1 and F2) are employed to evaluate vowel quality, with vowel duration measured to investigate vowel length. Learners’ pronunciations of English words containing vowels of interest are used to collect data. Five male and five female EFL learners produced English monophthongs in the /hVd/ context. We then compare the results with previous data on native English speakers and conduct acoustic analysis. Regarding duration, male non-native English speakers’ data are compared with previous results for male native speakers, revealing that the vowels of Saudi learners are shorter than those of native English speakers, and those of non-native men are longer than those of non-native women. Moreover, the low vowels produced by Saudi and native men are longer than their non-low vowels. Regarding vowel quality, men produce lower vowels than native speakers. Women, however, produce lower and more front vowels than native women. Statistically, this study reveals significant differences between male and female Saudi EFL learners in producing English vowels. Saudi men’s vowel space is more centralized than Saudi women’s space. Both men and women overlap low vowels. Saudi learners’ mispronunciations of English vowels indicate that L1 interference is not the only cause of mispronunciations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».