项目名称: 第二语言韵律焦点产出、合成与评价的研究

项目编号: No.61573187

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 陈莹

作者单位: 南京理工大学

项目金额: 16万元

中文摘要: 本项目针对目前汉语和英语作为第二语言使用的全球化趋势,以及韵律焦点在信息传递上和言语交际中的重要功能,调查美式英语母语者的汉语普通话以及汉语普通话母语者的英语语音产出中的韵律焦点的声学编码,使用基于交际功能和计算机建模的分析合成工具生成源于原始语音产出的合成目的句,并由母语者判别原始语音和合成语音的韵律自然度、焦点状态及其交际语境。本项目旨在利用新技术、发展旧理论,为汉语和英语分别作为第二语言的韵律焦点的产出和评价做一个全面系统的研究,探讨以汉语和英语作为目的语的第二语言韵律焦点的外在表现、内部机制及其语言经验效应,以期拓展第二语言语音习得的理论框架和实证研究的方法与技术,为对外汉语教学和英语外语教学中的语音和语用教学提供实证依据,也为以汉语和英语为二语的大型语料库的语音建模、二语语音产出的评价模式以及人机对话中二语语音识别技术的发展提供参考基础。

中文关键词: 第二语言;韵律焦点;基频合成;感知评价;

英文摘要: Focus plays an important role in conveying information in speech communication. It is phonetically realized by increasing duration, pitch and intensity on the focused constituents in a sentence. In some languages, there is a concomitant decrease of pitch and intensity after the focused item, referred to as post-focus compression (PFC). Beijing Mandarin and English are PFC languages of this type. However, Mandarin is a tone language and has lexical tones while English is a non-tone language and has lexical stress. This project investigates the phonetic realization of focus in second language (L2) Mandarin by American English learners and its realization in English by Beijing Mandarin learners. Second language experience is also manipulated in each of the two experiments. Participants in the first experiment vary in age of learning L2 while participants in the second experiment vary in length of residence in the L2-speaking environment. The acoustic results of the speech production are discussed under the framework of the Speech Learning Model (SLM) (Flege, 1995; 2007) with the goal of developing the theory and application of this model from the segmental level to the suprasegmental level in L2 speech research. Acoustic relations between lexical tone and prosodic focus in L2 Mandarin and between lexical stress and

英文关键词: second language;prosodic focus;F0 synthesis;perceptual evaluation;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

字节跳动今斩获最佳论文,ACL 2021各大奖项揭晓
专知会员服务
48+阅读 · 2021年7月7日
专知会员服务
64+阅读 · 2020年12月24日
稀缺资源语言神经网络机器翻译研究综述
专知会员服务
26+阅读 · 2020年12月2日
【神经语言生成:形式化,方法与评价,70页pdf】
专知会员服务
35+阅读 · 2020年8月8日
微软办公环境大揭秘!
微软招聘
0+阅读 · 2021年12月24日
语音合成:模拟最像人类声音的系统
PaperWeekly
2+阅读 · 2021年11月30日
微软翻译突破百种语言和方言大关
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年10月15日
自然语言处理(NLP)知识结构总结
AI100
51+阅读 · 2018年8月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Disentangled Information Bottleneck
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月22日
Hierarchical Graph Capsule Network
Arxiv
20+阅读 · 2020年12月16日
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月17日
小贴士
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员