不同水平的普通话学习者单字调声调感知研究

首先采用实验语音学的理论和方法进行比较分析,进一步了解普通话学习者声调学习的情况,通过定量研究的方法,对两种不同水平(高级水平和初级水平)学习者的声调感知进行声学分析并对学习普通话过程中的语调掌握状况展开探讨。考察了20名不同水平学习者对普通话声调学习的感知情况。按学习者对汉语9个单元音的4个声调感知和12个复合元音的4个声调的单字调辨认,以及阳平-上声的区分实验数据,统计学习者的辨认准确率、各调类的偏误率和反应时间,最后利用SPSS数据分析软件从统计的角度进行了辨认准确率和反应时间的相关性分析,分别对声调感知的准确率和反应时间的显著性差异进行检验。     

双耳分听汉语普通话声调研究

系统地探讨与研究了以汉语为母语的右利手被试者对汉语普通话声调感知的偏侧优势。选取40个常用的汉语普通话单音节词作为实验材料,在合适的反应时间和信噪比下采用双耳分听范式进行声调辨别听觉感知实验。实验要求被试者从同时、分别播放到左右耳的不同声调中选出一个最清楚听到的声调,而不考虑所选的声调来自左耳还是右耳。30位听力正常的右利手被试者参与了此项实验。实验结果表明,在本研究设定的双耳分听实验条件下,汉语为母语的右利手被试者对汉语普通话声调的感知存在显著的右耳(大脑左半球)优势,且对四个声调的感知具有相同的偏侧优势;左、右耳对四个声调间感知差异的趋势基本一致,且对3声的感知显著较其余声调差。     

基于声学特征的母语非汉语者声调研究

从提高满足少数民族普通话高自然度语音合成与高精度语音识别的实际应用需求出发,首次从实验语音学的角度对初级、中级和高级阶段的50名维吾尔族汉语学习者与10名母语为汉语普通话的说话人声调的一阶差分与时长以及相似度进行对比,并对其声调的一阶差分模式、声调时长等韵律参数进行了实验分析,得出维吾尔族学生对汉语声调的偏误情况以及与中国少数民族汉语水平等级考试(Master of Human Kinetics, MHK)成绩的关系。通过实验结果可以发现,三组维吾尔族人学习普通话的声调都有困难。两种语言的音系,语调和重音等特性影响了第二语言中的声调特性。归纳了维吾尔族学习者声调的基本声学特征,总结出了一些重要的规则和结论;为解决给汉语语音处理带来的困难,尤其是少数民族汉语的语音合成和语音识别方面的声调问题,提供了重要的参考依据。     

元音差异对声调感知范畴的影响

0引言汉语是一种声调语言[1]。元音作为声调的承载体,必然对声调产生重要的影响。以往的研究[2,3]主要集中在元音对于声调基频走势以及声调识别的影响上,而针对声调的感知范畴边界的影响却相对较少。本文选取了普通话声调四声齐全的三个单元音[a,i,u]作为原始材料,采用"基音同步叠加(PSOLA)"方法对原始语音进行修改合成,并使     

在华巴斯坦留学生单字调的声学实验和统计调查分析

本文从纵向和横向的角度考察学生在不同阶段对汉语拼音声调的学习情况,对在华学习汉语的8名巴基斯坦学生进行调查分析,利用声学实验和数据统计分析的方法来考察了他们的声调特征。从历时的角度考察留学生对声调的习得程度,并分析其声调偏误。实验分析得出巴基斯坦学生的上声调最标准,其次是阳平。阴平和去声偏误较大。     

新疆少数民族汉语普通话双字调的发音偏误分析

0引言新疆地区主要以维吾尔族和哈萨克族人为主,其母语分别为维吾尔语和哈萨克语,两种语言均为非声调语言[1],而汉语普通话为声调语言,这种语言上的巨大差异使新疆地区少数民族学生在学习汉语普通话的过程中不可避免的产生声调上的习得困难,随着汉语普通话的推广,如何突破这些难点是汉语言教学人士迫切解决的问题。     

语音的短时关联维分析

1　引　言众所周知 ,语音发声系统实质上是一个非常复杂的时变非线性系统 ,随着对混沌研究的深入 ,逐渐形成了一套非线性动力学分析方法 ,主要包括计算维数、L iapunov指数、Kolmogorov熵以及短时非线性预测等方法。在确定系统的性态、区分随机的“白噪声”和确定性的“似随机”混沌信号上 ,这些非线性动力学方法是传统的线性的信号处理方法所无法替代的。在语音的发声机制上 ,非线性动力学研究也取得一系列成果并被广泛关注 [1-5]。本文讨论了非稳态和静态对于非线性动力学方法的影响 ,用短时关联维的方法 ,对汉语语音的音素、音节和短语…     

基于融合特征的短语音汉语声调自动识别方法

提出一种基于韵律特征(基频、时长)和梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)特征的融合特征进行短语音汉语声调识别的方法,旨在利用两种特征的优势提高短语音汉语声调识别率。该融合特征包括7个根据不同模型得到的韵律特征和统计参数以及4个从每个音段的梅尔倒谱系数计算得来的对数化后验概率,使用高斯混合模型表示4个声调的倒谱特征的分布。实验分两步:第一步,将基于韵律特征和倒谱特征的分类器在决策阶段混合起来进行声调分类,分别赋予两个分类器权重,计算倒谱特征和韵律特征在声调分类任务中的权重;第二步,将基于字的韵律特征和基于帧的倒谱特征结合起来生成融合特征的超向量,使用融合特征进行汉语声调识别,根据准确率、未加权平均召回率(Unweigted Average Recall,UAR)和科恩卡帕(Cohen’s Kappa)系数3个指标,比较并评估5种分类器(两种设置的高斯混合模型,后向传播神经网络,支持向量机和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN))在不平衡数据集上的分类效果。实验结果表明:(1)倒谱特征方法能够提高汉语声调的识别率,该特征在总体分类任务中的权重为0.11;(2)基于融合特征的深度学习(CNN)方法对声调的识别率最高,为87.6%,与高斯混合模型的基线系统相比,提高了5.87%。该研究证明了倒谱特征法能够提供与韵律特征法互补的信息,从而提高短语音汉语声调识别率;同时,该方法可以运用到韵律检测和副语言信息检测等相关研究中。     

非汉语母语者的普通话元音和辅音感知研究

语音感知研究是语音学主要研究内容之一。为了解学习者对普通话元音和辅音的感知情况,并为汉语教学提供借鉴,拓宽言语学习模型的应用领域,减少教学的盲目性,根据第二语言习得理论模式,采用实验语音学和统计学的方法,设计辨认实验和区分实验,分别对普通话水平处于高级和初级水平的20名维吾尔族大学生元音、塞音、擦音和塞擦音的感知情况进行研究。辨认实验考察学习者对元音和辅音的感知反应时间和感知准确率。在区分实验中,计算元音对的频谱距离,辅音对的频谱距离,以及它们的时长差异,对学习者的区分能力进行分析。实验结果显示高级水平学习者的感知元音和辅音的能力明显高于初级水平学习者。学习者对发音部位靠后的元音反应时间快且感知准确率高,对于发音部位靠前的元音反应时间较慢且感知准确率低,对塞擦音的辨认准确率高,对擦音的辨认准确度最低。元音对的频谱距离和辅音对的时长差异会影响到学习者的区分能力,但辅音对的频谱距离和区分情况不存在密切联系。     

赘余现象与留学生汉语修饰语赘余偏误分析

赘余,是指语言中的某个成分在语义及语用上都无价值,用之只能造成语言偏误的一种语言现象。在汉语修饰语的学习和使用中,留学生产生的赘余偏误有很多。本文在总结前辈对于汉语赘余现象研究的基础上,进一步探讨了留学生汉语修饰语中出现的赘余偏误。研究不仅有利于加深对现代汉语赘余现象的理解,更有益于对外汉语教师在教授留学生时正确引导学生,避免其出现赘余偏误。