Creaky Voice in Canadian English: An Acoustics-Focused Method
Notice bibliographique
Résumé
Creaky voice is a voice quality attributed to vocal fold compression without complete glottal closure. Acoustically, it is characterized by three key properties: a low pitch, irregular vocal pulses, and decreased transglottal airflow. Previous work provides competing evidence of gender differences with regard to creaky voice in English: some studies find more creak in men's speech (Henton & Bladon, 1988; Klatt & Klatt, 1990) whereas more recent studies frequently report increased creakiness among women (Podesva, 2013; Yuasa, 2010). Many of the existing sociophonetic studies of creaky voice rely on impressionistic (auditory or visual) coding which are vulnerable to important perceptual biases (Davidson, 2019; White et al., 2022). Moreover, while creaky voice is attested in many varieties of English, comprehensive studies of creak in Canadian English are rare. This study is an acoustic analysis of creaky voice across gender in Canadian English. Three acoustic correlates of creak were extracted at vowel mid-points: a spectral slope measure, H1*-H2*, and two Harmonics-to-Noise Ratios (HNRs), cepstral peak prominence (CPP) and HNR at the lowest frequency band (0-500Hz). Spectral slopes are acoustic indicators of glottal constriction, lower spectral slope measures correlating with a more constricted glottis (reduced airflow) and therefore more creakiness. HNRs are measures of waveform periodicity with lower HNRs corresponding to higher levels of noise/aperiodic vibration which is also a typical property of creak. Linear mixed-effect models tested differences within each acoustic measure of creak in relation to social and linguistic factors. Results reveal that men's vowels have less reliable f0 tracks, lower H1*-H2* values and lower HNRs (CPP and HNR05) than women's vowels (Figure 1), presenting substantial evidence for more creakiness in men's speech. Overall, this study highlights the importance of acoustic measures in quantifying creak and provides new insight into the relation between creaky voice and gender.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».