Apparent vocal tract length versus /s/ acoustics in a large multilingual corpus
Notice bibliographique
Résumé
The acoustics of /s/ are often studied for their socioindexical importance, especially as a cue to gender identity. It can, however, be difficult to distinguish socially meaningful variation from that which is introduced by anatomical differences between speakers—notably, by differences in vocal tract length (VTL). This differs from the situation for vowels, where formant frequencies scale predictably with VTL. A similar relationship might hold in sibilants, if front cavity length—and thus main spectral peak frequency—is roughly proportional to VTL. Alternatively, speakers may compensate for differences in VTL by subtly adjusting their articulation to achieve a particular acoustic target. To explore these possibilities, I examine the relationship between speakers’ apparent VTL (estimated from vowel formant measures) and the peak frequency of their /s/ productions in a multilingual acoustic dataset constructed from large read speech corpora. Preliminary results from nearly 1000 speakers across eight languages reveal that there is generally an inverse relationship between VTL and peak. Although its strength varies across languages, it appears stronger in Afrikaans, Czech, and English, more modest in French, Japanese, and Korean, and weaker or near zero in Mandarin and Arabic. This suggests VTL may influence the interpretation of patterns of interspeaker variation in sibilant acoustics.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».