| ГКП на ПХВ «Высший медицинский колледж» акимата г.Нур-Султан Тема: Фонетический разбор
Выполнили: Нурмагамбетова М. Әбілда Дана Тогбаева А. Кабыкеева Д. Прове
1.Транскрипция записывается в квадратных скобках: [ ].2.Мягкость звука обозначается символом «’».3.Перед глухими звонкие согласные оглушаются: ногти — [нокт’и].4.Звуки [с], [з] в приставках слов смягчаются: разъединить — [раз’й’эд’ин’ит’].5.Некоторые согласные в словах не читаются: костный — [косный’].6.Сочетание букв «сч», «зч» читаются как «щ»: счастье — [щ’аст’й’э].7.Удвоенный согласный обозначается «:»: постепенный — [паст’ип’эн:ый’].Образец звуко-буквенного разбора слова1.Записать слово по правилам орфографии.2.Разделить слово по слогам.3.Обозначить ударный слог. 4.Произнести слово вслух и на основании этого выполнить транскрипцию.5.Описать гласные звуки по порядку, обозначить, какие из них являются ударными, а какие — безударными. Описать согласные. 6.Охарактеризовать их: парные/непарные, звонкие/глухие, твердые/мягкие.7.Подсчитать количество звуков и букв в слове.жүктеу/скачать 0.69 Mb. Достарыңызбен бөлісу: |
Фонетический разбор помогает определить состав слова с точки зрения букв и звуков, поэтому его ещё называют звуко-буквенным разбором.
Учебное пособие по корпусной фонетике
Корпусная фонетика становится все более популярным методом исследования в области лингвистического анализа. Благодаря достижениям в области речевых технологий и вычислительной мощности крупномасштабная обработка речевых данных стала жизнеспособным методом. Многие исследователи использовали эти методы, но для многих они все еще остаются неуловимыми. По словам Марка Либермана, с 19 века в стиле и масштабе [фонетических] исследований произошло «на удивление мало изменений».
66, подразумевая, что эта область по-прежнему полагается на небольшие размеры выборки речевых данных (2009 г.). В то время как фонетика «больших данных» не является краеугольным камнем фонетических исследований, большие размеры выборки обеспечивают более статистически обоснованные выводы о фонетических значениях у отдельного человека или населения. Кроме того, корпусное исследование не является синонимом больших данных. Скорее, корпусная фонетика описывает метод обработки речевых данных, преимущества которого в первую очередь заключаются в его вычислительной мощности (по отношению к большим данным) и эффективности. Методы и инструменты, разработанные для корпусной фонетики, основаны на инженерных алгоритмах, в первую очередь, автоматического распознавания речи (ASR), а также на простом программировании для обработки данных. Целью этого руководства является предоставить некоторые из этих инструментов не инженерам, а конкретно исследователям речи.
Программы акустического анализа, такие как Praat, MATLAB и R (ознакомьтесь с пакетами tuneR и multitaper), уже способны выполнять крупномасштабные фонетические измерения с помощью соответствующих языков сценариев.
В частности, в настоящее время руководство охватывает различные инструменты из набора средств автоматического распознавания речи Kaldi, Montreal Forced Aligner (MFA v2), AutoVOT и использование оболочки bash. Вы также можете найти дополнительные ресурсы для сценариев Praat, дополнительные фонетические инструменты корпуса и устаревшие учебные страницы для MFA версии 1, FAVE-align и Penn Phonetics Lab Forced Aligner в разделе «Другие ресурсы».
Kaldi — это набор инструментов для автоматического распознавания речи, который обеспечивает инфраструктуру для создания персонализированных 
Акустические модели — это статистические представления акустической информации каждой фонемы. «Персонализированный» компонент означает, что эта система способна моделировать любой корпус речи, будь то британский английский, южноамериканский английский, венгерский или корейский. Кроме того, он содержит множество алгоритмов обработки речи, которые могут быть полезны специалисту по речи. В этом руководстве будет рассказано об обучении акустической модели и принудительном выравнивании в Kaldi; однако инструментарий в целом обеспечивает исключительный потенциал для фонетических исследований. «Принудительное выравнивание» — это автоматическая синхронизация последовательности телефонов с аудиофайлом. В этом процессе задействовано акустические модели звуков языка вместе со словарем произношения, который обеспечивает каноническое сопоставление орфографических слов с последовательностями телефонов. Принудительное выравнивание значительно ускоряет обработку данных и фонетическое измерение.
Kaldi и Montreal Forced Aligner способны к принудительному выравниванию, но с разной степенью гибкости по отношению к входной речи. И, наконец, AutoVOT — это инструмент для измерения времени автоматического начала голоса (VOT), который разграничивает взрывное высвобождение и вокальное начало предвокальных смычных согласных в начале слова.
Учебное пособие предполагает базовое знакомство с Praat, а также с операционной системой Mac, в первую очередь для оболочки bash/Unix по умолчанию в приложении Terminal. Если вы используете ПК, я рекомендую загрузить Cygwin для запуска команд bash/Unix, хотя Montreal Forced Aligner также будет нормально работать на загруженной консоли conda. Для AutoVOT и Penn Forced Aligner большинство команд Unix представлены в самом руководстве. Хотя я стараюсь предоставить как можно больше команд, Kaldi требует большей беглости в сценариях оболочки. Если вы раньше не использовали приложение Terminal, я рекомендую просмотреть некоторые основные команды Unix в Интернете (Google или раздел, посвященный основам Bash Shell).
Если вам нужна дополнительная информация о фонетике Корпуса, как я ее просматриваю, вы можете просмотреть несколько слайдов, которые я представил по этой теме здесь. Краткий обзор моего быстрого и грязного подхода к написанию сценариев Praat также можно найти на слайдах здесь.
Цитаты для каждой из программ можно найти ниже:
- Kaldi
Пови Д., Гошал А., Булианн Г., Бергет Л., Глембек О., Гоэль Н., Ханнеманн М., Мотличек П., Цянь Ю., Шварц П. ., Силовский Дж., Стеммер Г. и Веселы К. (2011). Инструментарий распознавания речи Kaldi. На семинаре IEEE 2011 по ASRU.
@В ПРОЦЕССЕ{
Повей_АСРУ2011,
автор = {Пови, Даниэль и Гошал, Арнаб и Булианна, Жиль и
Бургет, Лукас и Глембек, Ондрей и Гоэль, Нагендра и
Ханнеманн, Мирко и Мотличек, Петр и Цянь, Янмин и
Шварц, Петр и Силовский, Ян и Штеммер, Георг и Веселы, Карел},
ключевые слова = {ASR, автоматическое распознавание речи, GMM, HTK, SGMM},
месяц = декабрь,
title = {Набор инструментов распознавания речи Kaldi},
booktitle = {Семинар IEEE 2011 по автоматическому распознаванию и пониманию речи},
год = {2011},
издатель = {Общество обработки сигналов IEEE},
location = {Hilton Waikoloa Village, Big Island, Hawaii, US},
примечание = {номер по каталогу IEEE: CFP11SRW-USB},
} - Принудительное выравнивание по Монреалю
Маколифф, Майкл, Микаэла Соколоф, Сара Михук, Майкл Вагнер и Морган Зондереггер (2017).
Montreal Forced Aligner [Компьютерная программа]. Версия 0.9.0, полученная 17 января 2017 г. с http://montrealcorpustools.github.io/Montreal-Forced-Aligner/.
- АвтоВОТ
Кешет, Дж., Сондереггер, М., Ноулз, Т. (2014). AutoVOT: инструмент для автоматического измерения времени начала голоса с использованием дискриминативного структурированного предсказания [компьютерная программа]. Версия 0.91, получено в августе 2014 г. с https://github.com/mlml/autovot/.
- Этот учебник
Чодрофф, Э. (2018). Учебник по корпусной фонетике. Препринт arXiv arXiv: 1811.05553. https://arxiv.org/pdf/1811.05553.pdf.
Можете ли вы объяснить связь между фонетической и фонологической формами? — соми
Глава 5
5.1 Опишите отношения, существующие между фонетической и фонологической формами.
Фонологические и фонетические формы Взаимосвязь фонетических и фонологических форм Фонетические формы имеют много общего с фонологическими формами.
С порождающей точки зрения фонетическая форма является результатом ввода фонологических форм.
Сегменты и процессы
Различают сегменты и процессы.
СегментыСегменты — это уникальные отдельные звуки, издаваемые во время артикуляции. Артикуляция может быть одинарной, коартикуляционной или гомоорганной.
ПроцессыПроцессы являются артикуляционными и определяют слоговую структуру
Анализ Фонетический анализ речиФонетический анализ речи является необходимым. речевое производство.
Такое описание относится к
- посвящению
- фонация
- артикуляция
Эти три функции были представлены в AEN 200, а в этом разделе они обсуждаются далее в связи с анализом звуков человеческой речи.
Классификационные меткиФонетический анализ предоставляет классификационные метки, которые позволяют различать уникальные звуки человеческой речи как:
- телефоны
- аллофоны
- фонема
Транскрипционные символы связаны с воспроизведением речи и классифицируют это производство следующим образом: —
- фонетический (узкий)
- фонологический (широкий)
Фонология связывает фонетические события речи с грамматическими единицами, действующими на морфологическом, лексическом, синтаксическом и семантическом уровнях языка.
Что может повлиять на уровень фонемы?
- морфологическое сложение морфем
- расстановка лексического ударения в словах
- расстановка синтаксического ударения в предложениях.
- смысловой тон/ интонация
Фонологический анализ, таким образом, необходим по следующим причинам:
а) Понимание контрастивной функции или оппозиции звуков речи, например, тен/ ден, тин/ дин, тип/ сделал, которые имеют коммутативное отношение
б) Классификационные метки, двусторонняя оппозиция, многосторонняя, приватная, постепенная.
c) Транскрипционные символы, обозначающие фонетическое проявление фонологических элементов.
Пример:
Два /tu:/ [twu:], где стрелка означает отношение «произносится как» или «фонетически проявляется как» или «фонетически реализуется как»….
Нравится:
Нравится Загрузка.