Фонетический разбор видео: Страница не найдена « фонетический разбор и цветовые схемы

Содержание

Определение, фонетический (звуко-буквенный) разбор и разбор слова по составу

На данной странице представлено лексическое значение слова «видеомагнитофон», а также сделан звуко-буквенный разбор и разбор слова по составу с транскрипцией и ударениями.

Оглавление:

  1. Значение слова
  2. Звуко-буквенный разбор
  3. Разбор по составу

Значение слова

ВИДЕОМАГНИТОФОН, а, м. Магнитофон, записывающий и воспроизводящий звук и изображение.

| прил. видеомагнитофонный, ая, ое.

Фонетический (звуко-буквенный) разбор

видеомагнитофо́н

видеомагнитофон — слово из 7 слогов: ви-де-о-ма-гни-то-фон. Ударение падает на 7-й слог.

Транскрипция слова: [в’ид’иамагн’итафон]

в — [в’] — согласный, звонкий парный, мягкий (парный)
и — [и] — гласный, безударный
д — [д’] — согласный, звонкий парный, мягкий (парный)
е — [и] — гласный, безударный
о — [а] — гласный, безударный
м — [м] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), твёрдый (парный)

а — [а] — гласный, безударный
г — [г] — согласный, звонкий парный, твёрдый (парный)
н — [н’] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), мягкий (парный)
и — [и] — гласный, безударный
т — [т] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
о — [а] — гласный, безударный
ф — [ф] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
о — [о] — гласный, ударный
н — [н] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), твёрдый (парный)

В слове 15 букв и 15 звуков.

Цветовая схема: видеомагнитофон

Ударение в слове проверено администраторами сайта и не может быть изменено.

Разбор слова «видеомагнитофон» по составу

видеомагнитофон

Части слова «видеомагнитофон»: видео/магнит/о/фон
Состав слова:
видео, магнит, фон — корни,
о — соединительная гласная,
нулевое окончание,
видеомагнитофон — основа слова.



63 фонетический разбор слова в 5 классе урок видео от лыдеженской :: tenobigna

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

На день всех влюбленных со свинкой Пеппой. Фонетический разбор слова. Видео 2 Порядок фонетического разбора слова. В этом видео делаем фонетический разбор, а также рассматриваем. Тема:. Вместе с 63 фонетический разбор слова в 5 классе.

Видео уроки.1 класс. Математика. Для вас мы отсняли более видео решений и не собираемся. На этом уроке вы узнаете, как выполнить фонетический разбор слова,. Перед вами транскрипция слова передача звуков речи на письме.

С помощью.5. Запиши слово в строчку. Фонетика. Орфография. Класы.1 класс. Фонетический разбор слова. Сохранить. Видеоурок. Класы.1 класс. Фонетический разбор слова. Сохранить. Видеоурок. Фонетический разбор. Уроки и мастер классы от мастеров флористики. Все видео пользователя: безУМНЫЙ МАКС. Похожие видео. Открытка.

Урок видео от лыдеженской часто ищут. Тема: Повторение изученного в 5 6 классах.5. План фонетического разбора слова. Окружающий мир. Чтение. Русский язык.2 класс. Математика. Английский язык.5 класс. Просмотров: 5138. Если есть орфограммы, отметь их.

 

Вместе с 63 фонетический разбор слова в 5 классе урок видео от лыдеженской часто ищут

 

фонетика 3 класс.

фонетический разбор слова 1 класс примеры.

урок фонетический разбор слова 3 класс.

фонетика русского языка.

орфоэпический разбор слова.

фонетический разбор слова язык.

звуко буквенный анализ слова.

фонетический разбор слова солнце

 

Читайте также:

 

Скачать гдз для 10 класса на украине

 

Решебник к рабочеё тетради по английскому языку 8 класс биболетова онлайн

 

Конкурсы по математике для 3 класса

 

Школьница делает фонетический разбор слова в тетради по русскому языку

Этот видеоролик можно купить в следующих форматах:

лицензии:
стандартная¹расширенная²
Web-размер³ 426×240p

Photo JPEG, ~25 Mb

800 ₽р.
Средний размер 864×480p

Photo JPEG, ~70 Mb

1 600 ₽р.4 000 ₽р.
HD 720

(оригинал)

1280×720p

H.264/AVC, ~120 Mb

3 000 ₽р.6 800 ₽р.

Длительность ролика — 27, 77 сек, частота кадров — 29, 97 fps
Все варианты предоставляются в формате QuickTime MOV

Корзина Купить!

Видеоролик помещён в вашу корзину покупателя.
Вы можете перейти в корзину для оплаты или продолжить выбор покупок.
Перейти в корзину…

удалить из корзины

¹ Стандартная лицензия

разрешает однократное использование ролика в видеопродукции некоммерческого и нерекламного характера, либо в качестве иллюстрации к информационному материалу;

² Расширенная лицензия разрешает прочие виды использования, в том числе в рекламе, в заставках, в товарах, предназначенных для продажи и так далее;

³ Веб-лицензия разрешает использование только в сети Интернет и при проведении ограниченных презентаций.

Подробнее об условиях лицензий

Указанная в таблице цена складывается из стоимости лицензии на использование видеоролика (75% полной стоимости) и стоимости услуг фотобанка (25% полной стоимости). Это разделение проявляется только в выставляемых счетах и в конечных документах (договорах, актах, реестрах), в остальном интерфейсе фотобанка всегда присутствуют полные суммы к оплате.

Внимание! Использование произведений из фотобанка возможно только после их покупки. Любое иное использование (в том числе в некоммерческих целях и со ссылкой на фотобанк) запрещено и преследуется по закону.

% PDF-1.4 % 349 0 объект > эндобдж xref 349 80 0000000016 00000 н. 0000002819 00000 н. 0000003036 00000 н. 0000003425 00000 н. 0000003587 00000 н. 0000003730 00000 н. 0000003894 00000 н. 0000004037 00000 н. 0000004197 00000 п. 0000004340 00000 н. 0000004481 00000 н. 0000004624 00000 н. 0000005327 00000 н. 0000006081 00000 н. 0000006231 00000 п. 0000006955 00000 н. 0000006992 00000 н. 0000007095 00000 н. 0000007474 00000 н. 0000007561 00000 п. 0000008143 00000 н. 0000008607 00000 н. 0000009877 00000 н. 0000010064 00000 п. 0000010126 00000 п. 0000010790 00000 п. 0000011012 00000 п. 0000011435 00000 п. 0000012762 00000 п. 0000014007 00000 п. 0000014711 00000 п. 0000014994 00000 п. 0000016274 00000 п.

0000017585 00000 п. 0000018855 00000 п. 0000020151 00000 п. 0000021039 00000 п. 0000407159 00000 н. 0000411353 00000 п. 0000419352 00000 п. 0000427564 00000 н. 0000430229 00000 н. 0000430293 00000 п. 0000430679 00000 н. 0000430902 00000 н. 0000430974 00000 п. 0000431084 00000 н. 0000431189 00000 н. 0000431238 00000 н. 0000431360 00000 н. 0000431409 00000 н. 0000431543 00000 н. 0000431592 00000 н. 0000431759 00000 н. 0000431808 00000 н. 0000431969 00000 н. 0000432112 00000 н. 0000432271 00000 н. 0000432319 00000 н. 0000432449 00000 н. 0000432497 00000 н. 0000432620 00000 н. 0000432667 00000 н. 0000432836 00000 н. 0000432883 00000 н. 0000432932 00000 н. 0000433097 00000 н. 0000433146 00000 п. 0000433309 00000 н. 0000433444 00000 н. 0000433493 00000 н. 0000433675 00000 н. 0000433724 00000 н. 0000433867 00000 н. 0000433916 00000 н. 0000433965 00000 н. 0000434014 00000 н. 0000434117 00000 п. 0000434166 00000 п. 0000001896 00000 н. трейлер ] / Назад 1770153 >
> startxref 0 %% EOF 428 0 объект > поток hb«b`pd`c`к €

Нейронно-осциллирующая обработка речевых паттернов с тета-скоростью у младенцев превышает

1 ВВЕДЕНИЕ

В качестве первого шага в восприятии речи мозг должен анализировать непрерывно меняющиеся энергетические образцы речевого сигнала в дискретные фонологические единицы (например,грамм. фонемы, слоги и ударения), передающие значение на родном языке. Современные нейронные модели обработки речи взрослого человека предполагают, что мозг выполняет эту сегментацию или процесс «разбиения на фрагменты» посредством синхронизации речи-мозга по фазе (Giraud & Poeppel, 2012; Ghitza, 2011; Gross et al, 2013), в которой нейронные колебания слуховая кора в различных временных масштабах увлекает (фазовая синхронизация) к моделям модуляции в огибающей амплитуды речи в эквивалентных временных масштабах.Предполагается, что у взрослых вовлечение речи и мозга наиболее сильно происходит при частоте тета (3-7 Гц), которая совпадает с наиболее доминирующей ритмической частотой в спектре модуляции речи взрослых и соответствует схемам произнесения с частотой слогов (~ 5 Гц, Гринберг и др., 2003; Луо и Поппель, 2007). Параллельно считается, что более быстрые колебания в низком гамма-диапазоне (25-35 Гц) отслеживают быстро меняющуюся фонетическую информацию, такую ​​как переходы формант и время начала голоса, в то время как более медленные дельта-колебания (1-3 Гц) могут отслеживать стресс и интонационные паттерны (Ghitza & Greenberg, 2009). Таким образом, взрослые могут одновременно отслеживать временные паттерны в речи с разными скоростями, но осцилляторы с тета-скоростью должны играть привилегированную роль в качестве «задающих осцилляторов» (Giraud & Poeppel, 2012; Ghitza, 2011), ссылаясь на их иерархическая модуляция высокоскоростных колебаний (таких как гамма) посредством фазо-амплитудной связи. Этот тета-управляемый процесс является биологически целесообразным, учитывая ритмическое преобладание частоты слогов в речевом сигнале взрослого человека. Однако неизвестно, происходит ли многомасштабный осциллирующий синтаксический анализ речи на ранних этапах развития в младенчестве, и если да, то отличается ли профиль нейронного вовлечения у младенцев и взрослых по временным шкалам речи

1.1 Потенциальная роль колебательного вовлечения в раннем языковом развитии

Нейронное вовлечение, или фазовая синхронизация, является эффективным биологическим механизмом для временного анализа речевых паттернов, поскольку фаза корковых колебаний отражает возбудимость (восприимчивость) основных нейронных кодирующих популяций (Schroeder et al, 2008). Таким образом, речевая информация, накопленная в одном колебательном цикле, связана вместе (т.е. попадает в один и тот же период восприятия), тогда как речевая информация, охватывающая разные колебательные циклы, разделяется на отдельные единицы — т.е. сегментация. Однако, если в речевом сигнале нет ориентиров, которые направляли бы или ограничивали этот осциллирующий механизм синтаксического анализа, речевые шаблоны легко могут быть неверно сегментированы. Вот почему так важно, чтобы как восходящие механизмы, зависящие от стимулов (например, перцепционная значимость), так и нисходящие механизмы контроля (например, внимание), действовали согласованно для непрерывного выравнивания фазы нервных колебаний с соответствующими акустическими шаблонами речевой сигнал (Schroeder et al, 2008), тем самым добиваясь точного разбора речи на ее фонологические составляющие.Это предполагает, что точность фазовой синхронизации речи и мозга должна быть напрямую связана с точностью понимания речи, и это действительно было так у взрослых. Например, Ахиссар и его коллеги обнаружили, что при представлении сжатой речи взрослым понятность речевого сигнала коррелирует с фазовой синхронизацией, наблюдаемой между временной огибающей стимула и корковой активностью субъекта (Ahissar et al., 2001). Точно так же Луо и Поппель (2007) сообщили, что фазовый паттерн тета-ответов взрослых (4–8 Гц) надежно различает разные предложения, а также коррелирует с разборчивостью речи (см. Также Peelle et al, 2013).

Поскольку исследования нейронного вовлечения в основном проводились со взрослыми, неизвестно, используют ли младенцы также осцилляторный анализ речевого сигнала с многоразовым разрешением с фокусировкой на тета-скорости, и могут ли (и как) эти механизмы потенциально поддерживать речь. приобретение младенцами. Одна из ключевых вех в развитии изучения языка наступает в возрасте 10–12 месяцев. К этому возрасту происходит «перцепционная настройка» на родные фонетические категории, так что способность младенцев различать неродные фонетические контрасты снижается (Werker & Tees, 1984), в то время как их чувствительность к родным согласным звукам возрастает (Kuhl et al, 2008). .Кроме того, в 9 месяцев младенцы начинают проявлять способность различать незнакомые слова, которые либо соответствуют фонетическим и фонотаксическим паттернам их родного языка, либо нарушают их (Jusczyk et al, 1993). Считается, что эти резкие изменения в способностях младенцев к обработке речи вызваны интенсивной фазой фонетического обучения (Kuhl et al, 2008). В течение этого чувствительного или критического периода для изучения языка воздействие просодически и фонетически усиленной речи (такой как речь, управляемая младенцами, IDS) вызывает нейронные изменения на молекулярном уровне, которые настраивают мозг на статистические и перцепционные свойства родного языка. (Kuhl et al, 2008; Werker & Hensch, 2015).

Предыдущие исследования уже предполагали, что колебательные механизмы могут быть важны для поддержки некоторых аспектов языкового развития, таких как нейронная приверженность к естественным звукам фонем (Ortiz-Mantilla et al, 2013; Bosseler et al, 2013), а также к естественному просодическому ритму. закономерности (Pena et al, 2010). Например, Ортис-Мантилья и др. (2013) наблюдали, что мощность гамма-колебаний у 6-месячных младенцев избирательно увеличивалась во время обработки естественных фонемных контрастов, но не неместных контрастов, предполагая, что механизмы гамма-осцилляций могут быть участвует в изучении младенцами естественных звуков фонем.Кроме того, осцилляторное увлечение в более медленных временных масштабах (например, Theta, Delta) может поддерживать известную способность младенцев использовать более медленно меняющиеся слоги и модели просодического стресса в речи для ускорения овладения языком на раннем этапе (Gleitman & Wanner, 1982; Morgan & Demuth, 1996; Леонг и Госвами, 2015). Например, в статистической обучающей задаче Кабдебон и др. (2015) сообщили, что увлечение 8-месячного ребенка паттернами скорости слога (тета) во время периода обучения предсказывало их последующее нейронное различение между словами-правилами и частями слов во время теста.Таким образом, исследование того, как различные временные рамки осцилляторной обработки могут поддерживать различные аспекты изучения языка в раннем детстве, имеет широкую научную актуальность.

1.2 Созревание механизмов обработки слуха в раннем возрасте

Конвергентные исследования показывают, что даже младенцы могут увлекаться звуками с высокой временной точностью. Одно исследование, в котором использовалась реакция слухового ствола мозга, не обнаружило значительной разницы во временном разрешении слуховых систем трехмесячных младенцев и взрослых при измерении реакции на короткие перерывы в шуме (Werner et al, 2001).Используя комбинированный подход EEG / NIRS, Telkemeyer et al (2009, 2011) изучали чувствительность к модулированному во времени шуму у новорожденных, а также у 3-месячных младенцев по сравнению с 6-месячными. Они обнаружили, что новорожденные могут различать разные скорости временной модуляции (временные шкалы от дельты до гаммы) в неречевых звуках, предполагая, что нейронные механизмы вовлечения речи в мозг уже могут быть функциональными при рождении. Кроме того, исследования с использованием слуховой реакции устойчивого состояния (ASSR) показывают, что даже новорожденные демонстрируют точное нейронное вовлечение во временные ритмические паттерны в неречевых слуховых стимулах (Picton et al, 1987; Rickards et al, 1994). Следует отметить, что ASSR у младенцев значительно меньше, чем у взрослых (между 1 / 3-1 / 2 амплитуды взрослого; Lins et al, 1996), и, следовательно, измеряются с более низким отношением сигнал / шум, что затрудняет прямое сравнение верность младенческих и взрослых нейронных реакций.

Однако не все аспекты слуховой обработки достигают зрелости в раннем возрасте, в частности, обработка сложных речевых звуков. Джонсон и его коллеги измерили реакцию ствола мозга, вызванную щелчками и речевыми слогами у детей от 3 до 12 лет.Они обнаружили, что, в то время как все дети демонстрировали идентичную нервную активность на щелчок, у детей в возрасте от 3 до 4 лет проявлялось замедленное и менее синхронное начало, а также постоянная активность нейронных реакций, когда они вызывались речью, по сравнению с детьми в возрасте от 5 до 12 лет ( Джонсон и др., 2008). Кроме того, хотя кортикальные слуховые вызванные потенциальные компоненты (P1, N1, P2 и N2) могут быть зарегистрированы у недоношенных новорожденных уже на сроке гестации 24 недели, эти формы волны не показывают морфологию и латентный период, аналогичные взрослым, до позднего детства ( обзор см. в Wunderlich & Cone-Wesson, 2006).Другие аспекты сложной обработки слуха, такие как восприятие речи в шуме, продолжают развиваться даже в подростковом возрасте (см. Обзор в Moore, 2002). Следовательно, хотя базовые механизмы нейронного вовлечения могут быть неизменными даже с рождения для поддержки предварительного временного анализа речевого сигнала на его фундаментальные фонологические составляющие, нейронные механизмы, которые поддерживают более сложную обработку речи (например, для поддержки понимания, анализа слуховой сцены и надежности к шуму) может проявляться гораздо медленнее в процессе разработки.

1.3 Различия во временной структуре между речью, управляемой младенцами (IDS) и речью, управляемой взрослыми (ADS), и возможное влияние на колебательное вовлечение

При изучении вовлечения речи и мозга у младенцев важно понимать, что речь, которая является обычно слышимая младенцами, заметно отличается по временной структуре от речи, которую обычно слышат взрослые. Следовательно, логически временной профиль нейронного вовлечения в IDS должен отличаться от ADS.При разговоре с младенцами взрослые спонтанно обогащают мелодические и ритмические паттерны своих высказываний, так что речь, управляемая младенцем (IDS), становится выше, медленнее и громче, чем речь, управляемая взрослым (ADS) (Fernald & Simon, 1989). Эти адаптации служат для привлечения внимания младенцев и передачи эмоционального тепла, а также напрямую поддерживают изучение языка (Fernald, 1989; Cooper & Aslin, 1989; Liu et al, 2003), о чем свидетельствует тот факт, что младенцы предпочитают слушать IDS, а не ADS. (Fernald, 1985), а мозг младенца демонстрирует улучшенную обработку IDS-подобных формантно-преувеличенных речевых звуков (Zhang et al, 2011).Однако, помимо этих аффективных различий, различная -ритмическая сигнатура IDS может также сдерживать нейронную временную обработку речи за счет усиления вовлечения речи в мозг с другой ритмической скоростью для младенцев.

IDS работает медленнее и содержит больше маркировки просодического стресса, чем ADS (Leong et al, в печати), поэтому его спектр модуляции смещен в сторону более медленных темпов, с наиболее сильной амплитудной модуляцией и ритмической регулярностью на уровне дельта, а не на уровне Тета-скорость, которая представляет собой пиковую скорость модуляции для ADS (Леонг и др., 2014; Гринберг и др., 2003).Поскольку даже новорожденные могут использовать образцы медленных просодических ритмов для различения языков с различными типологиями ритмов (Nazzi et al, 1998), это говорит о том, что человеческие младенцы рождаются с уже хорошо развитой способностью обнаруживать образцы просодических ритмов (которые обычно различаются в зависимости от Дельта-курс). Таким образом, разница в скорости между IDS и ADS дает возможность проверить два интересных и противоположных прогноза о взаимосвязи между вовлечением в мозг и временной структурой речи.Если нейронное вовлечение полностью зависит от временной структуры входного слухового сигнала, то в младенчестве Дельта может играть роль «задающего генератора» вместо Теты, поскольку Дельта является более доминирующей во временной структуре сигнала IDS, который должен быть разобраны. И наоборот, если осцилляторы тета-скорости нейробиологически предназначены для осциллирующего управления синтаксическим анализом речевой структуры, тогда младенцы должны демонстрировать улучшенную обработку с тета-скоростью даже при синтаксическом анализе IDS (в то же время все еще умело анализируя структуру с дельта-скоростью).Соответственно, здесь мы оцениваем и напрямую сравниваем точность нейронного вовлечения младенцев по сравнению со взрослыми по всему спектру модуляции управляемой младенцами речи (0,5-40 Гц), уделяя особое внимание их паттернам вовлечения при дельта- и тета-скоростях.

1.4 Экспериментальное обоснование, прогнозы и соображения

Текущий эксперимент был проведен для изучения того, как младенцы обрабатывают временную структуру спетых детских стишков, и для сравнения их нейронного вовлечения (в различных временных масштабах) с таковым у хорошо подобранных взрослых (их матери).Мы предсказали, что младенцы будут демонстрировать усиленную фазовую синхронизацию (по сравнению со взрослыми) на скорости тета при прослушивании IDS. Чтобы проверить это, мы систематически оценивали увлечение младенцев моделями временной модуляции спетых IDS в широком диапазоне временных частот (0,5 Гц — 40 Гц) на двух сайтах записи — C3 и C4. В частности, мы решили включить в наш анализ очень медленные (например, 0,5 Гц) временные скорости. Частоты ниже 1 Гц обычно не исследуются в моделях обработки речи взрослых , которые фокусируются на частотных диапазонах ЭЭГ с дельта-гамма-скоростью (Giraud & Poeppel, 2012; Ghitza, 2011).Однако модуляция амплитуды речи с частотой 0,4 Гц также способствует разборчивости речи (Fullgrabe et al, 2009), а сигнал IDS богат этими более низкими частотами модуляции, которые несут фразовую и синтаксическую структуру, как показано в нашем текущем материале стимулов.

Чтобы уменьшить количество случайных вариаций между взрослыми и младенческими группами, в этом исследовании однозначно использовалось матерей в качестве взрослой группы. Матери генетически связаны со своими младенцами, а также живут в одной языковой среде. Мы тестировали мать и ребенка одновременно в одной экспериментальной сессии, чтобы уменьшить нежелательные вариации в предъявлении стимулов и обеспечить согласованность между их электрофизиологическими записями. Затем мы вычислили степень вовлечения речи в мозг, наблюдаемую у младенцев и их матерей, используя значение Phase-Locking Value (PLV; Lachaux et al, 1999), которое измеряет фазовую синхронизацию между моделями речевой модуляции и ответом ЭЭГ. Кроме того, в дополнительных материалах мы представляем эквивалентные анализы, основанные на другом широко используемом измерении, когерентности (Torrence & Compo, 1998; Grinsted et al, 2004), которая чувствительна не только к фазе, но и к амплитуде сигнала.Учитывая, что ответы ЭЭГ младенцев часто больше по амплитуде, чем ответы взрослых (Kurtzberg et al, 1984; Wunderlich et al, 2006), спектры мощности ЭЭГ младенцев показывают большую мощность на низких частотах и ​​меньшую мощность на высоких частотах, чем у взрослых » (см. рисунок S3 в дополнительных материалах), индексы вовлечения речи в мозг, чувствительные к амплитуде (такие как когерентность), будут искажены из-за основных различий в спектрах мощности взрослых и младенцев. Например, если младенцы демонстрируют более высокую когерентность с речью на низких частотах по сравнению со взрослыми, будет неясно, связан ли этот результат с их более высокой эндогенной Дельта-мощностью, или они действительно более опытны в отслеживании временных паттернов Дельта-скорости в конверт речи.Следовательно, чисто фазовая мера, такая как PLV, которая нечувствительна к разнице амплитуд, позволяет более прямолинейно интерпретировать любые наблюдаемые различия между взрослыми и младенцами.

2 МЕТОДЫ

2.1 Участники

В исследовании приняли участие 58 участников (29 матерей, 29 младенцев). Младенцы показали гендерное разделение 15M / 14F. Все матери были носителями английского языка, а младенцы были в возрасте от 6,3 до 14,8 месяцев (медиана = 8,3 месяца, SD = 2.3 месяца). Все младенцы не имели неврологических проблем и имели нормальный слух и зрение, согласно заключению их матери. Из-за большого возрастного диапазона в нашей выборке мы также оценили, изменяется ли увлечение младенцев речевым сигналом в зависимости от их возраста. Не было значимой корреляции между возрастом младенцев на момент тестирования и их значениями синхронизации (p> 0,05 для всех сравнений, пороговое значение p с поправкой на Бонферрони = 0,00179). Соответственно, младенческий возраст не рассматривался как мешающий фактор в последующем анализе.

2.2 Материалы

В качестве стимулов использовались видеоклипы с участием актрисы, которая исполняла знакомые детские стишки, в том числе «Twinkle Twinkle Little Star» и «Колеса в автобусе». Перед началом экспериментальной сессии матери подтвердили, что детские стишки были знакомы как им, так и их младенцу. Всего было использовано семь различных клипов для детских стишков, и каждый клип был повторен дважды в уравновешенном порядке для всех участников. Актриса была снята на черном фоне, и угол обзора камеры показал лицо актрисы, но не ее тело, как показано на рисунке 1.

Рис. 1.

Скриншот видеостимулятора детских стишков

Средняя продолжительность каждого клипа детских стишков составляла 15,52 секунды (диапазон 10,28–23,69 секунды), а общая продолжительность клипов детских стишков (с повторением) составляла 183 секунды. Временные ритмические характеристики стимулов для детских стишков суммированы в таблице 1. Обратите внимание, что, поскольку детские стишки пели, а не произносили, стимулы содержали более длинные паузы и большее удлинение гласных, чем непетая речь, поэтому временные показатели, указанные здесь, ниже. чем для устной речи, ориентированной на младенцев.Например, Ферналд и Саймон (1984) сообщили, что частота слогов в разговорной речи в IDS составляет 4,2 Гц, в данном случае — 2,61 Гц.

Таблица 1.

Временные ритмические характеристики стимулов детских стишков

Средний спектр модуляции (спектр мощности огибающей амплитуды) 7 стимулов детских стишков показан на рисунке 2. Профиль мощности стишков следовал убывающей схеме, с максимальной мощностью модуляции на низких (дельта) частотах и ​​самой низкой мощностью модуляции на высоких частотах.Обратите внимание, что этот спектр модуляции для спетой IDS отличается от типичного спектра модуляции ADS, который обычно показывает пик мощности модуляции в тета-диапазоне (Greenberg et al, 2003).

Рисунок 2.

Средний спектр модуляции 7 стимулов детских стишков. Заштрихованные области показывают стандартное отклонение, наблюдаемое между различными рифмами.

2.3 Протокол

Матери и их младенцы сидели бок о бок, а младенцы сидели прямо на стульчике для кормления, так что оба смотрели на экран дисплея на протяжении всего видео.Видеоклипы были представлены на мониторе с углом обзора примерно 40 ° на фоне черного окружения, а звук воспроизводился через динамики на мониторе на уровне, удобном для младенцев (<75 дБ SPL). Чтобы максимально привлечь внимание младенцев к видеостимулам, перед каждым видеоклипом воспроизводился привлекающий внимание звук. Чтобы синхронизировать запись ЭЭГ с видеостимулами, триггеры отправлялись с компьютера стимула в программу сбора данных ЭЭГ в начале каждого видеоклипа.Триггеры отправлялись с помощью устройства National Instruments USB 6501 с задержкой ~ 1 мс 1 . Анализировалась только нейронная активность во время презентации роликов. Матери были проинструктированы внимательно посмотреть и послушать видео, и они так и поступали. Младенцы иногда проявляли невнимательность во время предъявления стимула. Невнимательные эпизоды были обнаружены с помощью видеонаблюдения и кодирования (подробности см. В разделе 2.5).

2.4 Регистрация ЭЭГ

ЭЭГ регистрировалась одновременно у младенцев и их матерей из центральной области (C3 и C4) и относилась к вершине (Cz) в соответствии с международной системой размещения 10–20.ЭЭГ регистрировалась из центральных участков, чтобы уменьшить потенциальное мешающее влияние мышечных артефактов и моргания, сохраняя при этом устойчивую слуховую реакцию (ASSR обычно имеет фронтально-центральную топографию; например, Saupe et al, 2009; Shuai & Elhilali, 2014). Контрольное местоположение вершины было использовано потому, что оно дает сопоставимые результаты с другими контрольными участками (Tomarken, Davidson, Wheeler, & Kinney, 1992) и является наименее инвазивным для маленьких детей. Перед установкой электродов места электродов были помечены и протерты спиртом.Затем электроды прикрепляли к коже черепа с помощью проводящего электродного геля Signa (Parker Laboratories Inc, Нью-Джерси). После того, как электроды были на месте, вокруг головы младенца была обернута мягкая резинка для фиксации электродов. Сигналы ЭЭГ были получены с использованием системы сбора данных Biopac MP150 с фильтрами, установленными на 0,1 Гц верхних частот и 100 Гц нижних частот. Использовались беспроводные двухканальные усилители BioNomadix, которые из-за отсутствия привязных проводов уменьшали отвлекающие факторы для младенца во время эксперимента.Сигналы ЭЭГ регистрировали с частотой 1000 Гц с использованием программного обеспечения AcqKnowledge (Biopac Systems Inc.). Весь дальнейший анализ проводился с использованием программного обеспечения Matlab (The Mathworks Inc).

2.5 Выбор ЭЭГ и отклонение артефактов

Чтобы гарантировать, что данные ЭЭГ, используемые для анализа, отражают только бодрствующее, внимательное и свободное от артефактов поведение, мы выполнили двухэтапную процедуру выбора и отклонения артефактов. Во-первых, каждая диада мать-младенец записывалась на видео во время экспериментальной сессии, и эти видеозаписи просматривались покадрово (частота кадров 30 кадров в секунду), чтобы определить точное время начала и смещения всех артефактов движения младенцев, включая мигание. , движение головы и конечностей и жевание.Принимались только периоды времени, когда младенцы были неподвижны и тоже смотрели прямо на видео с детскими стишками. Затем для этих данных бодрствования и внимания было выполнено ручное отклонение артефактов, чтобы дополнительно исключить сегменты, где амплитуда ЭЭГ младенцев или матерей превышала +100 мкВ (например, механические артефакты от движения проволоки). Эта двухэтапная процедура отклонения артефактов гарантировала, что данные не содержат артефактов из-за невнимательности и других поведенческих факторов, а также из-за механических факторов.

2.6 Анализ вовлечения речи и мозга: значение фазовой синхронизации (PLV)

Данные ЭЭГ были сначала отфильтрованы нижними частотами при частоте 45 Гц с использованием обратного фильтра fft для удаления линейного шума (функция EEGLAB eegfiltfft. m; Delorme and Makeig, 2004). Затем была извлечена огибающая полнополосной амплитуды речевого сигнала видеостимула с использованием преобразования Гильберта. Частотная декомпозиция была выполнена путем применения непрерывного вейвлет-преобразования к нейронным данным и речевой огибающей, которое сворачивает каждый временной ряд с масштабированными и переведенными версиями вейвлет-функции (Mallat, 1999).Здесь выбранной вейвлет-функцией был комплексный вейвлет Морле (ширина полосы материнского вейвлета = 1 Гц, временное разрешение = 0,1 Гц). Частотно-временное разложение вейвлета было выполнено на 7 логарифмических частотах следующим образом: 0,50 Гц (медленный), 1,03 Гц (дельта), 2,15 Гц (дельта), 4,47 Гц (тета), 9,28 Гц (альфа), 19,27 Гц ( Бета) и 40,00 Гц (Гамма). Фазовый ряд на каждой частоте был извлечен из комплексных вейвлет-коэффициентов и разделен на совпадающие ЭЭГ и речевые эпохи длиной 2,0 с (с перекрытием 1.0 с). Для оценки степени увлечения нервным сигналом ЭЭГ и огибающей амплитуды речи вычислялось значение фазовой синхронизации (PLV).

Следуя Lachaux et al (1999), одна оценка PLV для каждой эпохи во временном окне, t , была вычислена следующим образом:

Где N — количество выборок данных в эпоху, а θ (t, n) — мгновенная разность фаз между сигналом ЭЭГ, x , и речевой огибающей, y для каждой выборки, n, в эпоху во временном окне, t :

PLV принимает значения между [0, 1], где значение 0 отражает отсутствие фазовой синхронизации, а значение 1 отражает идеальную синхронизацию.Среднее значение PLV за все эпохи для каждого участника использовалось для последующего статистического анализа.

2.7 Методологический контрольный анализ с суррогатами белого шума

Чтобы оценить, дают ли данные уровни фазовой синхронизации, которые были выше, чем тот, который мог бы возникнуть случайно, был проведен методологический контрольный анализ с суррогатами белого шума. Для каждой выборки данных от каждого участника был сгенерирован суррогат белого шума путем создания случайной серии данных той же длины, что и исходная выборка. Эти суррогатные данные затем пропускались через тот же конвейер анализа, что и образцы реальных данных, и средние наблюдаемые уровни фазовой синхронизации вычислялись на каждой частоте. Затем эти средние контрольные данные использовались в качестве пороговых значений, относительно которых проверялись фактические выборки данных с использованием серии t-критериев для одной выборки. Все экспериментальные данные значительно отличались от пороговых значений белого шума на всех частотах (p <0,05 для всех сравнений, скорректированных с использованием процедуры Benjamini-Hochberg False Discovery Rate [Benjamini & Hochberg, 1995]), что указывает на то, что уровни фазового блокировки, наблюдаемые в наших данных, были значительно выше вероятности.Для справки, эти пороговые значения белого шума аннотированы на Рисунке 3 раздела результатов.

Рисунок 3.

Значения фазовой синхронизации (PLV) для младенцев и взрослых в левом и правом полушариях для 0,5-40 Гц. «Младенец L» и «Младенец R» показывают результаты, полученные с помощью электродов левого и правого полушария, соответственно. «Контроль белого шума» показывает результаты первого контрольного анализа, проведенного с суррогатами белого шума, как описано в разделе «Методы». «Перемешанный контроль» показывает результаты второго контрольного анализа, проведенного с перемешанными данными, как описано в разделе «Методы».Планки погрешностей показывают стандартную ошибку средних значений. Звездочки указывают на значимость апостериорных HSD-тестов Тьюки для взрослых и младенцев, проведенных, как описано в основном тексте. ** p <0,01 , *** p <0,001 . Сравнение с контрольными данными было значимым для всех сравнений, за исключением сравнения взрослого L и взрослого перетасованного контроля только при 40 Гц.

2.8 Методологический контрольный анализ с перетасовкой данных во времени

Чтобы оценить потенциальное влияние различий между динамикой ЭЭГ младенцев и взрослых на измеренные ими значения PLV, мы провели второй контрольный анализ, в котором данные ЭЭГ были перемешаны случайным образом (перемещены). ) вовремя, чтобы разрушить временные соответствия между сигналом ЭЭГ и огибающей амплитуды речи.Чтобы гарантировать, что даже мелкозернистые временные соответствия на самой высокой измеренной частоте (здесь 40 Гц) были удалены, цикл сегментов длиной 20 мс (период 50 Гц) случайным образом перемешивался, таким образом гарантируя, что временные соответствия на всех частотах ниже 50 Гц были уничтожены. Затем на основе перемешанных данных были вычислены те же показатели PLV. Полученные в результате перемешанные данные PLV средние затем использовались в качестве пороговых значений, относительно которых проверялись фактические выборки данных с использованием серии t-критериев для одной выборки для каждой частоты и полушария.Что касается младенческих данных, все экспериментальные данные значительно отличались от перетасованных значений данных на всех частотах (p <0,05 для всех сравнений, скорректированных с использованием процедуры Benjamini-Hochberg False Discovery Rate [Benjamini & Hochberg, 1995]). Однако для данных взрослых фазовая синхронизация на всех частотах, за исключением частоты гамма (40 Гц) в левом полушарии, была значительно выше, чем значения перемешанных данных (p <0,05, скорректированные с использованием процедуры Benjamini-Hochberg False Discovery Rate [Benjamini & Hochberg, 1995]).Для справки, эти пороговые значения перетасованных данных также аннотированы на Рисунке 3 раздела результатов. Интересно отметить, что перетасованные значения данных для младенцев были одинаково выше, чем для взрослых по всем частотам, что может свидетельствовать о том, что колебания младенцев более сильно сбрасываются ритмическими паттернами речи. Однако, поскольку групповые различия постоянно наблюдались для всех измеренных частот , эти различия между динамикой ЭЭГ младенцев и взрослых не могут объяснить специфических эффектов частоты в данных.

2.9 Статистический анализ

Чтобы оценить, какие аспекты вовлечения речи в мозг значительно различались между младенцами и матерями, индексы PLV были введены в ANOVA с повторными измерениями с группой (мать или младенец) в качестве межгруппового фактора. . Полушарие (левое или правое) и частота (7 темпов времени) были факторами внутри субъектов. Если бы наблюдался основной эффект группы, такой эффект означал бы, что вовлечение речи в мозг было в среднем по всем частотам сильнее в младенческой или взрослой группе.Если такой эффект наблюдался, мы планировали оценить взаимодействия между Группой и Частотой, чтобы оценить, изменялась ли разница между относительными Группами в увлечении речи и мозга в зависимости от Частоты (что было нашей основной гипотезой). Если такое взаимодействие наблюдалось, мы планировали провести апостериорных тестов Tukey HSD, чтобы оценить, на каких конкретных частотах групповые различия были значительными или не значимыми (с особым вниманием к относительным групповым различиям на уровнях Тета и Дельта).В качестве вторичного анализа мы планировали изучить: а) основные эффекты частоты, чтобы оценить, сильно ли изменяется фазовая синхронизация в зависимости от частоты; б) основные эффекты полушария, чтобы оценить, была ли фазовая синхронизация сильнее в целом из левого или правого полушария; в) взаимодействия частота х полушарие.

3 РЕЗУЛЬТАТЫ

Следуя строгим, двухэтапным критериям отторжения артефактов, 19 из 29 младенцев, участвовавших в исследовании, предоставили данные как достаточного количества, так и качества для включения в окончательный анализ.Младенцы исключались из анализа, если они предоставили менее 8,0 секунд неподвижных, внимательных и без артефактов данных. Для согласованности также были исключены данные родителей младенцев, которые не смогли предоставить достаточно пригодных для использования данных. Поэтому в окончательную выборку были включены данные 38 участников (19 младенцев, 19 взрослых). Средний возраст этих младенцев составлял 7,56 месяцев (от 6,30 до 14,82 месяцев). В среднем 19 диад, которые были сохранены, предоставили 49,0 с (диапазон от 8,9 до 129,6 с) неподвижных и внимательных данных на каждую пару, причем каждая мать и ребенок в каждой паре предоставили одинаковый объем данных.На рисунке 3 показаны абсолютные значения фазовой синхронизации (PLV), полученные для младенцев и их матерей.

3.1 Эффект основной группы

В целом мы наблюдали незначительно значимый основной эффект группы (F (1, 18) = 4,36, p = 0,051, η 2 p = 0,20), при этом младенцы демонстрировали более сильную фазу запирание, чем их матери в среднем по всем исследованным частотам. Однако, как и предполагалось, значительный эффект группового взаимодействия проявился в результате анализа, который показал, что по сравнению со взрослыми младенцы демонстрируют повышенную обработку информации при определенных темпах времени, но не при других (см. Рисунок 4).

Рисунок 4.

Средняя групповая разница между значениями синхронизации у младенцев и взрослых (младенческий PLV — взрослый PLV), усредненная по левому и правому полушариям, для 0,5-40 Гц. Выделены значимые групповые различия при 0,5 Гц, 4,5 Гц и 9,3 Гц (т.е. эти значения PLV у младенцев и взрослых значительно отличаются от 0). Все различия по другим ставкам несущественны.

3.2 Группа x Частота

Как показано на Рисунке 4, на котором показана разница в показателях PLV между младенцами и взрослыми, между группой и частотой наблюдалось весьма значимое взаимодействие (F (6,108) = 18. 42, p <0,0001, η 2 p = 0,51), предполагая, что относительное увлечение младенца и взрослого заметно отличается в зависимости от временной скорости. Чтобы лучше понять характер этих эффектов, была проведена серия апостериорных тестов Tukey HSD, которые показали, что младенцы показали значительно более сильную фазовую синхронизацию речевого сигнала, чем их матери при Тета (4,5 Гц, p <. 01) и альфа (9,3 Гц, p <0,01). Однако младенцы также показали значительно более слабую фазовую синхронизацию на на самой медленной частоте 0.5 Гц (p <0,001). Никаких значимых групповых различий не наблюдалось при показателе Дельта (p> 0,05). Таким образом, по сравнению со взрослыми, младенцы показали улучшенное нейронное отслеживание речевого сигнала на тета- и альфа-скоростях, но не на дельта-скорости. Напротив, у младенцев наблюдалось значительно меньшее нейронное отслеживание, чем у взрослых, при очень медленных суб-дельта (~ 0,5 Гц) темпах времени.

3.3 Основные эффекты частоты

Мы наблюдали сильный значительный основной эффект частоты (F (6, 108) = 323,64, p <0,0001, η 2 p = 0.95). Апостериорный анализ HSD Тьюки показал, что более низкие временные частоты вызвали более высокую синхронизацию фазы, чем более высокие временные частоты, и все попарные сравнения статистически отличались друг от друга (p <0,05 для всех сравнений частот). Этот паттерн частотных эффектов указывает на то, что фазовая синхронизация речи и мозга более устойчива для более медленных темпов времени, чем для более высоких темпов.

3.4 Эффекты основного полушария

Не наблюдалось значительного основного эффекта полушария (F (1, 18) = 1.61, p = 0,22, η 2 p = 0,08).

3,5 Частота x Полушарие

Не наблюдалось значительного взаимодействия между Частотой и Полусферой (F (6, 108) = 0,77, p = 0,60, η 2 p = 0,04).

3.6 Дополнительный анализ когерентности

Как подробно описано в дополнительных материалах, мы выполнили идентичный анализ данных с использованием альтернативной меры (Wavelet Coherence), чтобы оценить методологическую воспроизводимость наших результатов. Результаты Coherence совпадают с результатами, полученными с использованием измерения PLV.По сравнению с PLV, был еще более сильный основной эффект оценки группы когерентности (F (1, 18) = 21,49, p = <. 001, η 2 p = 0,54), что подтверждает наш вывод о том, что у младенцев наблюдается более сильная нервная система. отслеживание речевого сигнала, чем их мать в целом. Также в соответствии с нашими выводами PLV, результаты Coherence показали очень значимое взаимодействие между группой и частотой (F (6,108) = 24,63, p <0,0001, η 2 p = 0,58). Апостериорный анализ этого взаимодействия с помощью HSD Тьюки показал, что младенцы показали значительно более высокую когерентность с речевым сигналом на уровнях тета и альфа (как для PLV), а также на уровне дельта.Подобно измерению PLV, при 0,5 Гц наблюдалась тенденция к более низкой когерентности у младенцев по сравнению со взрослыми, но эта разница не достигла значимости. Таким образом, индекс когерентности дал такой же или даже более сильный образец результатов, чем показатель PLV. Несоответствие, наблюдаемое при дельта-частоте, вероятно, отражает тот факт, что на показатель когерентности также влияют спектры мощности ЭЭГ (в то время как показатель PLV — нет), а спектр ЭЭГ младенцев содержит больше мощности, чем взрослый при дельта-частоте.

4 ОБСУЖДЕНИЕ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Многовременное нейронное колебательное вовлечение во временные паттерны речи было предложено в качестве механизма синтаксического анализа речи у взрослых (Giraud & Poeppel, 2012; Ghitza, 2011; Gross et al, 2013). Здесь мы хотели изучить нейронную обработку младенцев временной структуры спетых детских стишков и сравнить их профиль нейронного вовлечения в различных временных масштабах с профилем хорошо подобранных взрослых (их матерей).В частности, нас интересовало, будет ли нейронная реакция младенцев на IDS усилена по сравнению со взрослыми на уровне дельта (отражающего более сильные дельта-ритмы при IDS) или на уровне тета (отражая тенденцию к синтаксическому анализу речи тета-осциллятором ). Априори , мы предсказали, что временная обработка IDS у младенцев будет улучшена по сравнению с взрослыми со скоростью тета. Чтобы оценить это, мы одновременно записали ЭЭГ младенцев и их матерей, когда они смотрели видеозаписи записанных детских стишков.Насколько нам известно, это первое исследование по изучению и сопоставлению нейронного вовлечения младенцев и взрослых в естественную речь, управляемую младенцем, с использованием теоретической основы, которая уже была хорошо разработана для понимания нейронной обработки речи взрослых (Giraud & Poeppel , 2012; Ghitza, 2011; Gross et al, 2013).

Мы обнаружили, что в среднем за все измеренные временные рамки младенцы демонстрировали более сильное нейронное вовлечение, чем их матери, во временные паттерны в песенных IDS. Подробный анализ по шкале времени показал, что эта разница в группах была обусловлена, прежде всего, улучшением показателей младенцев по тета- и альфа-коэффициентам, которые значительно превышали уровни точности взрослых. Напротив, нейронное вовлечение при дельта-скорости было одинаково одинаково между взрослыми и младенцами, что позволяет предположить, что острота временной обработки при дельта-просодической скорости одинакова у взрослых и младенцев (и, следовательно, будет достаточной для поддержки ранней просодической обработки). Наконец, мы обнаружили, что точность вовлечения младенцев упала ниже уровня взрослых для самой низкой скорости 0,5 Гц. В отдельном анализе, описанном в дополнительных материалах, в качестве альтернативного метода для количественной оценки вовлечения речи в мозг использовалась вейвлет-когерентность, и аналогичная картина результатов наблюдалась для этого показателя когерентности.

Интересно, что мы не наблюдали значительных эффектов полушария в наших данных. Не было общей разницы в силе вовлечения между левым и правым полушариями, а также не было разницы между полушариями в их относительном вовлечении в разные временные скорости речи. Это открытие было неожиданным, потому что у взрослых фазовая синхронизация с более высокими (например, гамма) частотами, как правило, сильнее в левом полушарии, тогда как медленные скорости дельта и тета обычно сильнее отслеживаются в правом полушарии (Giraud et al, 2007). Этот паттерн латерализации проявляется постепенно по мере развития. Например, слуховые реакции новорожденных на модуляции скорости фонемы (гамма) являются двусторонними, а не левосторонними (Telkemeyer et al, 2009), но их ответы на медленные модуляции являются правосторонними, и этот паттерн сохраняется до 6-месячного возраста. (Telkemeyer et al, 2011). Однако паттерны латерализации полушария менее ясны, когда младенцы знакомятся с естественной речью, которая содержит временные паттерны с различной частотой, и результаты могут в решающей степени зависеть от конкретных стимулов и используемых сравнений.Например, используя оптическую томографию, Pena et al (2003) сообщили, что новорожденные показали улучшенную обработку левого полушария естественной IDS по сравнению с обратной речью или тишиной. Однако, используя тот же метод нейровизуализации, Homae et al (2006) обнаружили, что у трехмесячных младенцев активация правого полушария в норме была сильнее, чем у детей с пониженной высотой звука. Поскольку в нашем исследовании использовались только настоящие речевые стимулы, а не манипулированная речь, а паттерны латерализации полушария у младенцев все еще развивались, эти факторы могут объяснить, почему мы не наблюдали здесь сильных эффектов латерализации.

4.1 Временная обработка тета-скорости у младенцев улучшена по сравнению со взрослыми

Точность увлечения младенцев превышает точность взрослых, особенно при тета- и альфа-скоростях (~ 4,5 — 9 Гц). Для речи, ориентированной на взрослых, этот диапазон частот будет соответствовать в первую очередь частоте произношения слогов (~ 5 Гц, Гринберг и др., 2003). Тем не менее, IDS обычно вырабатывается медленнее, чем ADS (Fernald & Simon, 1984), и для наших спетых стимулов IDS этот диапазон скорости соответствовал в основном паттернам начальных единиц (средняя скорость 4.99 Гц) и фонем (средняя частота 7,05 Гц), как подробно описано ранее в Таблице 1. Таким образом, младенцы в нашем исследовании показали улучшенную обработку субсиллабических темпоральных паттернов тета-частоты в речи по сравнению с их взрослыми матерями, хотя Тета не была доминирующей частотой формирования временного паттерна в стимулах IDS. Этот вывод подтверждает точку зрения, что нейронная обработка речи может лучше всего выполняться осцилляторами тета-скорости в коре головного мозга, чьи стратегические иерархические отношения фаза-амплитуда с осцилляторами других частот могут быть функционально целесообразными для обработки речи (Giraud & Poeppel, 2012; Гица, 2011).

Еще одно преимущество обучения, которое может возникнуть из-за увеличения вовлечения младенцев в тета-альфа, заключается в том, что эти показатели отражают улучшенную структуру формант и гласных (более медленных) IDS. Младенцы предпочитают слушать IDS, а не речь, управляемую взрослыми (Fernald, 1985), и Чжан и его коллеги обнаружили, что мозг младенца демонстрирует улучшенную обработку IDS-подобных формантно-преувеличенных речевых звуков (Zhang et al, 2011). IDS характеризуется гиперартикуляцией гласных (Kuhl et al, 1997), и это расширение гласных должно в первую очередь влиять на паттерны модуляции речи на суб-слоговых (здесь тета-альфа) скоростях. Этот фактор может способствовать тому, почему мы наблюдали повышенную успеваемость младенцев при суб-слоговых скоростях, поскольку эта преувеличенная структура тета-скорости была бы полезна для поддержки изучения языка у младенцев, но была бы менее полезной для взрослых, которые уже являются экспертами по языку.

В более широком смысле, более сильный захват тета, наблюдаемый у младенцев по сравнению со взрослыми, может пролить свет на более широкую роль, которую нейронные колебания играют в овладении языком. Как отмечалось во введении, «перцептивная настройка» на фонетические категории аборигенов происходит к 10–12-месячному возрасту (Werker & Tees, 1984).К 9 месяцам младенцы могут определять слова, которые либо соответствуют фонетическим и фонотаксическим паттернам их родного языка, либо нарушают их (Jusczyk et al, 1993). Предыдущие исследования уже вовлекали осцилляторные механизмы в этот процесс нейронной приверженности к естественным звукам фонем (Ortiz-Mantilla et al, 2013; Bosseler et al, 2013), а также к паттернам естественных просодических ритмов (Pena et al, 2010). Здесь мы расширяем предыдущую литературу, показывая, что нейронная осцилляторная временная обработка субсиллабических звуков речи с тета-скоростью (рифма и фонема) также повышена (по сравнению со взрослыми) на этом решающем этапе раннего изучения языка.Таким образом, механизмы нейронного вовлечения хорошо подходят для поддержки быстрого усвоения младенцами фонетической и фонотактической статистики на родном языке в период их чувствительного к изучению языка периода.

4.2 Медленная фразовая временная обработка хуже у младенцев по сравнению со взрослыми

В отличие от усиленного увлечения, наблюдаемого у младенцев при Тета-Альфа, фазовая синхронизация очень медленных суб-дельта (~ 0,5 Гц) временных паттернов в пении Детские стишки у младенцев были хуже, чем у взрослых.Для наших стимулов эта частота соответствовала временным паттернам, охватывающим целые фразы, такие как «Часы пробили один» (средняя частота 0,64 Гц). Этот результат отчасти удивителен, потому что известно, что младенцы способны обрабатывать и узнавать о надсегментарных особенностях речи (таких как просодические паттерны) даже в утробе матери (DeCasper & Spence, 1986; Mehler et al. 1978). Кроме того, младенцы могут использовать образцы речевых ритмов, чтобы различать языки с разными типами ритмов (Mehler et al., 1988, Nazzi et al., 2000, Ramus et al., 2000). В соответствии с этими поведенческими исследованиями, точность захвата младенцев при низкой скорости дельты (1,04 Гц), которая отражала мотивы просодического стресса в наших стимулах (например, хореях и ямбах), была эквивалентна точности взрослых.

Более слабое нейронное отслеживание более крупных фразовых и сентенциальных структур у младенцев не может быть объяснено отсутствием мощности модуляции в стимулах для детских стишков при медленных темпах, поскольку спектр модуляции стимулов указывал на наличие сильной мощности на частотах ниже 1 Гц.Скорее, разница между успеваемостью младенца и взрослого могла произойти, потому что младенцы в этом исследовании находятся на очень ранней стадии синтаксического развития, когда они еще не объединяют отдельные слова во фразы (Gleason, 1985), и поэтому они могут не уделять первоочередного внимания отслеживанию очень медленные временные паттерны в речевом сигнале, которые соответствуют этим более крупным фразовым единицам. В соответствии с доказательствами того, что фонетическое обучение улучшается на этой ранней стадии развития, одно из объяснений может заключаться в том, что сила вовлечения речи в мозг отражает текущую стадию языкового развития младенцев (т.е. уровень лингвистического анализа, который могут выполнить младенцы). Альтернативно, также возможно, что очень медленные механизмы отслеживания колебаний еще не созрели на этой стадии в младенчестве. Поскольку никакие другие предыдущие исследования с младенцами (насколько нам известно) не изучали раннее нейронное отслеживание акустических паттернов с такой медленной скоростью, на данный момент невозможно провести различие между этими двумя объяснениями. Однако недавнее исследование MEG для взрослых , проведенное Дингом и др. (2016), предполагает, что корковая активность взрослых действительно отслеживает гораздо более медленные и большие лингвистические структуры, такие как фразы и предложения, и что нейронное отслеживание на этих более высоких уровнях менее акустически обусловлено. и в большей степени зависит от построения на основе грамматики (знаний).Это предсказывает, что взрослые, которые имеют больше знаний о структуре предложений, действительно должны демонстрировать более сильное нейронное отслеживание этих очень медленных структур, чем младенцы, у которых меньше сентенциональных знаний, что согласуется с нашим текущим результатом.

4.3 Ограничения

Одним из ограничений текущего исследования является то, что активность мозга измерялась только в двух определенных местах кожи головы (C3 и C4) в соответствии с ожидаемой лобно-центральной топографией сигналов ASSR (например, Saupe et al, 2009; Шуай и Эльхилали, 2014).Однако наши пилотные результаты показали аналогичные результаты у младенцев, когда вместо этого электроды были помещены на лобные участки F3 и F4. Это наблюдение согласуется с предыдущим исследованием Wunderlich et al (2006) по развитию вызванных слуховых потенциалов коры головного мозга у новорожденных, малышей, детей и взрослых. Вундерлих и др. Сообщили, что у новорожденных и малышей (13-41 месяц) компоненты N1, N2 и P2 были равномерно распределены по коже черепа в лобно-центральной и височной областях, тогда как у взрослых наблюдался более очаговый паттерн распределения с пиком вокруг центральной части. электроды.Напротив, не было изменений в структуре распределения P1 в коже черепа с возрастом, которая оставалась равномерно распределенной по коже головы во всех возрастных группах. Соответственно, записывая в этом эксперименте только центральные сайты, мы ожидаем зафиксировать пиковую слуховую реакцию взрослого, а также репрезентативную картину пространственно-равномерно распределенной реакции младенца. В будущем будет полезно оценить воспроизводимость этих результатов на других сайтах нейронной записи, используя массивы высокой плотности.

Хотя индекс PLV нечувствителен к амплитуде нейронного ответа, на него может влиять время (или задержка) нервного ответа. Латентный период нервной реакции у взрослых обычно короче, чем у младенцев (Wunderlich et al, 2006; Oades et al, 1997; Ponton et al, 2000; Shucard et al, 1987). Например, латентность P1 для стимулов высокого тона уменьшается со среднего значения 85,7 мс у новорожденных и 79,1 мс у детей ясельного возраста до 56,0 мс у взрослых (Wunderlich et al, 2006).Таким образом, если временное окно анализа недостаточно велико (например, 60 мс), нейронная реакция младенцев на данный участок стимула может быть пропущена (потому что она возникает после окончания временного окна анализа), в то время как взрослые нейронный ответ сохраняется в пределах временного окна анализа, производя артефактически низкие значения уноса для младенцев. Здесь использовалось временное окно анализа 2,0 с (2000 мс), что позволило избежать этой ошибки.

Наш анализ показал, что не было значительной связи между младенческим возрастом и степенью синхронизации речи и мозга, наблюдаемой в нашей когорте (средний возраст младенцев 9 лет.1 месяц). В будущих исследованиях было бы интересно оценить, демонстрируют ли даже младенцы младшего возраста такое же усиление фазовой синхронизации подслога с речью, и в какой момент времени развития проявляется эта усиленная обработка.

Еще одним ограничением является то, что были представлены аудиовизуальные стимулы, а это означает, что мы не можем быть уверены, было ли наблюдаемое увлечение слуховыми или визуальными аспектами стимула. Следует отметить, что внимание к рту меняется с возрастом (Lewkowicz & Hansen-Tift, 2012), и младенцы более чувствительны к временной корреляции между артикуляционными движениями и речью (Baart, Vroomen, Shaw, & Bortfeld, 2014).В будущей работе следует исследовать этот вопрос, используя отдельно звуковые и визуальные стимулы.

Еще одним ограничением исследования является то, что используемые стимулы IDS, хотя и имеют высокую экологическую значимость для младенца, являются сложными стимулами, которые потенциально могут различаться для взрослого и младенца с точки зрения знакомства и привлечения внимания. Соответственно, наблюдаемые различия между взрослым и младенцем в фазовой синхронизации могут также отражать различия в семантической обработке и обработке внимания более высокого порядка, которые регулируют базовое перцепционное отслеживание речевой оболочки. Чтобы устранить эти потенциальные затруднения, мы позаботились о том, чтобы детские стишки, которые мы использовали, были знакомы как матерям, так и младенцам, и позаботились о том, чтобы анализировать только совпадающие периоды внимания (идентифицированные с помощью видеокодирования) у младенцев и их матерей. Тем не менее, в будущих исследованиях было бы теоретически важно оценить, демонстрируют ли младенцы повышенное нейронное вовлечение в неречевые стимулы, которые одинаково незнакомы и нейтральны как для младенцев, так и для взрослых. Еще одним препятствием для обобщения наших результатов является то, что в качестве стимула использовалась певческая речь, а не речевая IDS.Как отмечалось в разделе «Методы», использование спетой IDS означало, что ключевые фонологические единицы, такие как слоги и фонемы, производились в более медленном масштабе времени, чем для голосовой IDS. Таким образом, чтобы оценить обобщаемость этих результатов, необходимо будет провести дальнейший анализ с использованием языка, ориентированного на взрослых, а также непетенного и спонтанного языка, ориентированного на ребенка, чтобы оценить степень специфичности результатов для спетого языка, ориентированного на ребенка. .

4.4 Заключение

В целом наши результаты показывают, что к концу первого года жизни младенцы демонстрируют высокую точность нейронного вовлечения в напевание детских стишков, и их производительность улучшается по сравнению с взрослыми по тета- и альфа-уровням (соответственно к подслоговым единицам в наших стимулах), но хуже, чем у взрослых, при очень медленных (0.5 Гц) частоты (соответствующие фразовым единицам в наших стимулах). Улучшение нейронного отслеживания временной структуры тета-скорости у младенцев может свидетельствовать о том, что осцилляторы тета-скорости лучше всего оснащены для обеспечения высокой временной остроты, необходимой младенцам, изучающим язык, для точного анализа мелкозернистой спектрально-временной структуры речевого сигнала. за его фонематическую и фонотическую структуру во время чувствительного периода для фонетического обучения. Дальнейшая работа должна исследовать степень, в которой эти различия специфичны для спетых детских стишков, которые мы использовали.Если будет показано, что они также присутствуют для других звуков речи взрослых, эти открытия могут пролить важный новый свет на роль, которую нейронные колебания играют в раннем овладении языком, и пролить свет на взаимосвязь развития между нейронным вовлечением и способностями обработки речи. .

Tvzion код

Как поменять спидометр с км на мили

TVZion of Movies трюки подсказки руководства обзоры промокоды пасхалки и многое другое для приложения android.Избегайте чит-кодов для взлома TVZion of Movies в целях собственной безопасности, выбирайте наши советы и рекомендации, подтвержденные профессиональными игроками, тестировщиками и такими же пользователями, как вы. Задайте вопрос или добавьте ответы, посмотрите видеоуроки и поделитесь своим мнением об этой игре / приложении. Live Lounge APK — лучшее бесплатное приложение «все в одном» для просмотра телепрограмм, фильмов и прямых трансляций. APK можно легко установить на Android, ПК, Firestick и Mac. 20 мая 2020 г. · Популярные бесплатные альтернативы Real-Debrid для Интернета, программного обеспечения как услуги (SaaS), Windows, Mac, Linux и др.Изучите 4 приложения, такие как Real-Debrid, все они предложены и оценены сообществом пользователей AlternativeTo.

Пасторская молитва drury

15 декабря, 2019 · Загрузить Morpheus TV APK v1.66 ​​[Последняя] версия Официально бесплатно для всех устройств Android. Лучшее бесплатное приложение для фильмов и сериалов для устройств Android 2018. Загрузите Morheus TV для всех компьютеров Android, iOS и Windows или Mac. Tvzion Новые фильмы и сериалы, подсказки, руководства, обзоры, промокоды, пасхалки и многое другое для приложений Android.Избегайте чит-кодов Tvzion New Movies & Tv Series для вашей собственной безопасности, выбирайте наши советы и рекомендации, подтвержденные профессиональными игроками, тестировщиками и такими же пользователями, как вы. Задайте вопрос или добавьте ответы, посмотрите видеоуроки и поделитесь своим мнением об этой игре / приложении. 20 мая 2020 г. · Популярные бесплатные альтернативы Real-Debrid для Интернета, программного обеспечения как услуги (SaaS), Windows, Mac, Linux и др. Изучите 4 приложения, такие как Real-Debrid, все они предложены и оценены сообществом пользователей AlternativeTo.

Проверка сопротивления изоляции трансформатора

Используйте VPN во время потоковой передачи, чтобы анонимизировать свои действия, получить доступ к большему количеству потоков и предотвратить регулирование провайдером.Экономия 73% (ТОЛЬКО В ЭТОМ МЕСЯЦЕ) … 8 марта 2014 г. 6 мая 2014 г. 20 мая 2014 г. 23 мая 2014 г. 30 мая 2014 г. 26 июня 2014 г. 7 октября 2014 г. 30 октября 2014 г. 5 октября 2015 г. 18 марта, 2016 17 августа 2019 «Щенки и маяк в стиле буги-вуги» — первая часть 24-го эпизода 1-го сезона PAW Patrol. 1 Краткое содержание 2 Персонажи 3 Краткое содержание 4 Щенки в действии 4.1 Спасатели 5 Включения DVD Мэр Гудвей и Алекс садятся на лодке в …

Nissan pathfinder turbo

10 июля 2017 г. · «Буферизация… буферизация.. буферизация… »Это сводит с ума, особенно если вы перерезали шнур и занялись потоковым видео. Если вы столкнулись с заиканием, зависанием или просто с видео низкого качества, вы можете сделать несколько вещей, чтобы улучшить его. TVZion Ахирня Терцыдук. Букан нак ура сангат, чума била кита ката мерека ни терлампау ‘выпендриваться’, мерека ката ‘такда апа’. Terbukti, berita dari minggu lepas mengenai beberapa pengendali dan … Введите URL-адрес загрузки файла APK. Это может занять некоторое время из-за пульта дистанционного управления. Фактическая ссылка для загрузки NordVPN очень длинная и содержит множество символов, поэтому вместо этого я собираюсь перейти на страницу, содержащую эту ссылку, на сайте NordVPN, чтобы я мог ввести гораздо более простой URL-адрес.

Pazuzu algarad, документальный фильм hulu

(Настройки Slimbox> Системные панели> снимите отметку «Автоскрытие»). Также были проблемы с всплывающим окном буфера обмена, но при установке g-board он теперь отображается повсюду. Все еще не могу запустить TVZion или Popcorn Time, но … Скачать TVZion.apk apk файлы для android версия 3.6 Размер: 10062972 md5 is 3ec56752e3f22693df578b17e5ddaa5a Автор cpp bds-b33305a043e9ea4194cbeecb9b70e241 Me Custom 9000 установка радио 9000 21, 2019 · Ежемесячные расценки на ТВ-услуги чуть выше прошлогодних.Но дополнительные сборы за кабельное телевидение могут существенно повлиять на ваш общий счет за кабельное телевидение в 2019 году. Подробная информация содержится в Consumer Reports.

Можете ли вы поделиться экраном netflix с увеличением

11 февраля 2020 г. · Следуйте этому руководству, чтобы загрузить и установить MX Player on kindle fire. У вас есть Kindle Fire? На планшете, произведенном Amazon, нет Google Play Store. По той же причине вам может быть сложно устанавливать приложения. Загрузите Aptoide TV для Android на Aptoide прямо сейчас! Без дополнительных затрат.Пользовательский рейтинг Aptoide TV: 4,38 ★ CNET — мировой лидер в области обзоров технических продуктов, новостей, цен, видео, форумов, инструкций и многого другого. Список кодов, связанных с файлами FreeFlix HQ. 53098718 — это официальный код FreeFlix HQ, популярного Android APK с фильмами, ТВ, IPTV, спортом и т. Д. Недавно он был обновлен до v4.0.0, серьезное обновление! TVZion. 57458882 — Это код официального магазина TVZion с привязкой к файлам. TVZion — это отличный APK-файл для Android TV, который вы должны попробовать прямо сейчас.

Твен, скорее всего, использует юмор, чтобы заявить о своей впечатлительности.

Во.коды — это страна чудес преобразования текста в речь, где сбываются все ваши мечты. Если вы ищете Redbox TV для ПК, это означает, что вы уже используете RedBox TV на своем устройстве Android. Как мы все знаем, когда дело доходит до лучшего потокового приложения, RedBox TV выделяется в первую очередь.

Ссылки на фонетические ресурсы | Международная фонетическая ассоциация

A. Ссылки на фонетические ресурсы

Содержание

IPA благодарит членов Комитета по образованию, которые собрали многие из этих ссылок и добавили свои комментарии.

Примечание:

  • Ссылки, отмеченные символом ⊗, могут не полностью работать с некоторыми браузерами, в частности, с Safari (по умолчанию для Mac) из-за отсутствия доступных плагинов по сравнению с Chrome и Firefox. Пожалуйста, попробуйте другой браузер, если у вас возникли проблемы с загрузкой или воспроизведением файлов.
  • IPA не гарантирует поддержание или действительность этих сайтов, но предоставляет ссылки как общую услугу сообществу фонетиков.
А.1 Изучение символов IPA
A.2 Символы IPA, фонетические шрифты и языки с иллюстрацией
A.3 Словари произношения
  • Онлайн-словари для произношения с использованием символов IPA и звуковых файлов .
  • Онлайн-словари произношения с звуковыми файлами , но НЕ используют символы IPA для транскрипции или не обеспечивают транскрипцию.
  • Британский английский произношение. Он включает собственные имена людей и мест, не вошедшие в большинство словарей.Нажмите на слово, чтобы услышать его произношение:
    http://www.howjsay.com/
A.4 Артикуляционная фонетика
Схема голосового тракта
Речевой голосовой тракт
  • Высокоскоростное рентгеновское видео, на котором Кеннет Н. Стивенс производит не-слова и английские фразы, с веб-сайта Ladefoged & Johnson’s, Курс фонетики
    https://corpus.linguistics.berkeley.edu/acip/appendix /vocal_tracts/KNS.html
  • Рентгеновские снимки положения языка, челюсти и гортани во время [i e a o u], с веб-сайта Питера Ладефогеда «Гласные и согласные»
    http: // www.phonetics.ucla.edu/vowels/chapter11/chapter11.html
  • Анимация на основе рентгеновских данных болгарской речи, иллюстрирующая эффекты коартикуляции, Сидни Вуд.
    http://swphonetics.com/coarticulation/exbulg/
  • База данных рентгеновских снимков К. Манхолла, Э. Ватикиотиса-Бейтсона и Я. Тохкуры. Рентгеновские снимки носителей канадского английского и французского языков, читающих предложения, Королевский университет в Кингстоне,
    https: //www.queensu.ca/psychology/speech-perception-and-production-lab/x …
  • Анимированный синтезатор речи Нила Тапена.Вы можете перемещать различные части языка и велум, чтобы генерировать гласные, согласные и слоги резюме
    https://dood.al/pinktrombone/
  • Видео МРТ в реальном времени нескольких специалистов по фонетике, издающих звуки IPA. Группа знаний по производству речи и артикуляции, Университет Южной Калифорнии,
    https://sail.usc.edu/span/rtmri_ipa/index.html
  • МРТ, УЗИ и анимационные видеоролики звуков IPA, включая описание того, как работают методы. Университет Глазго
    https: // www.seeingspeech.ac.uk/
  • МРТ-видео артикуляторов во время связной речи.
  • Описание и анализ данных различных методов изучения артикуляции речи: аэродинамические данные, электромиография и электропалатография, полученные от Университета Маккуори. Перейдите по ссылке «Физиология речи»
    http://clas.mq.edu.au/speech/physiology/ema/index.html
  • Учебные пособия по получению и интерпретации данных EPG, EMA, аэродинамических и EGG данных (хотя они нуждаются в обновлении) из лаборатории фонетики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.Перейдите по ссылке «Физиология»
    http://phonetics.linguistics.ucla.edu/facilities/facilities.html
  • Артикуляционные демонстрации и иллюстрации из фонетической лаборатории Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе
    http://phonetics.linguistics.ucla.edu/demos/demos.html
  • Демонстрации и исследования артикуляционных моделей, проведенные в Haskins Labs
    https://haskinslabs.org/about-us/features-and-demos
Гортань, голосообразование и ВОТ
  • Голосовые связки в действии с помощью стробоскопии. Гласные с разной высотой и громкостью, Вашингтонский университет, клиника речи и слуха
    http: // www.youtube.com/watch?v=v9Wdf-RwLcs
  • Вибрация голосовых связок обычным голосом, Центр голоса и глотания в штате Мэн
    http://www.youtube.com/watch?v=Gv4evDGLgjQ
  • Эндоскопические и стробоскопические изображения гортани с описанием того, что вы видите, из Voice Clinic, Ноттингем.
    https://www.youtube.com/watch?v=cARrJoDDUVY
  • Информативный курс по производству голоса, Национальный центр голоса и речи.
    http://www.ncvs.org/ncvs/tutorials/voiceprod/tutorial/index.html
  • Описание и иллюстрация типов фонации, К. Марасек, Experimental Phonetics Group, Университет Штутгарта (см. Также дополнительные аспекты качества голоса и EGG, щелкая другие страницы внизу)
    https: //www.ims.uni -stuttgart.de/institut/arbeitsgruppen/phonetik/EGG/pa …
  • Анализ EGG и загружаемое программное обеспечение, Н. Хенрих, К. Гендрот и А. Мишо.
    http://voiceresearch.free.fr/egg/
  • Учебники по озвучиванию и голосованию во взрывчатых веществах, автор Джон Мейдмент, Университетский колледж Лондона.Некоторые другие ссылки не поддерживаются
    https://www.phon.ucl.ac.uk/resource/tutorials.html
  • Практика транскрипции голоса, устремления, имплозивных веществ, эжекций. Брюс Хейс, UCLA
    http://linguistics.ucla.edu/people/hayes/103/VOTAndAirstreamMechanismPra …
A.5 Акустика речи
A.6 Восприятие речи
  • Введение в эксперименты по восприятию речи и интерактивному восприятию речи, Университет Райса. Веб-сайт не поддерживается, и ссылка может временами давать сбой, но это информационный мультимедийный онлайн-ресурс
    http: // psyc-experts.com / mmtbn / language / sPerception / sPerception.html
  • Эксперименты и демонстрации категориального восприятия.
  • Введение в экспериментальные парадигмы, используемые в исследовании восприятия речи (поведенческие реакции).
  • Мультимодальное восприятие речи
A.7 Фонетические базы данных и атласы
  • Звуковая инвентаризация
    • Пользовательский интерфейс к базе данных инвентаризации фонологических сегментов UCLA (UPSID), составленной Яном Мэддисоном и Кристин Прекода. Вы можете искать звуковые сегменты и частоту сегментов на 451 языке.Интерфейс создан Хеннингом Ритцем из Франкфуртского университета.
      http://web.phonetik.uni-frankfurt.de/upsid_info.html
    • PHOIBLE — это хранилище кросс-лингвистических фонологических данных инвентаризации С. Морана и Д. МакКлоя. Пользователи могут искать сегменты, тоны, звуковые списки и языковые семейства и просматривать их на карте.
      https://phoible.org/
      PHOIBLE включает онлайн-интерфейс для UPSID:
      https://phoible.org/contributors/UPSID
    • Всемирный атлас языковых структур (WALS) — это интерактивная база данных фонологических, грамматических и лексических свойств языков М.Сушилка, Мэтью и М. Хаспелмат. Пользователь может искать инвентарь, сегменты, функции, тона, напряжение и любую комбинацию функций и просматривать их на карте
      https://wals.info/
  • Разговорный корпус
    • Языковой архив лаборатории фонетики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, записи на более чем 200 языках со всего мира. Материалы включают аудиозаписи, фонетические транскрипции и оригинальные полевые заметки
      http://archive.phonetics.ucla.edu/
    • Речевые базы данных Университетского колледжа Лондона.Корпуса разговорного английского, других европейских языков и затрудненная речь. Сборники речевых данных доступны для исследователей и студентов. Эти базы данных платные
      https://www.phon.ucl.ac.uk/resource/data.html
    • Корпус разговорной речи Buckeye, Университет штата Огайо. Записи из 40 спикеров в Колумбусе, штат Огайо. Речь орфографически транскрибируется и фонетически помечается. Аудио- и текстовые файлы вместе с выровненными по времени фонетическими метками хранятся в формате для использования с программным обеспечением для анализа речи (Xwaves и Wavesurfer)
      https: // buckeyecorpus.osu.edu/
    • Международный архив диалектов английского языка (IDEA). Записи диалектов и акцентов английского языка со всего мира. Прочтите стандартные отрывки и незашифрованную речь, с демографическими данными говорящих
      https://www.dialectsarchive.com
    • Корпус задач карты. Коллекция аннотированных диалогов и форм цитирования в цифровом формате на нескольких языках. Центр исследований человеческого общения, Эдинбургский университет
      http://groups.inf.ed.ac.uk/maptask/maptask-description.html
      http://prosodia.upf.edu/atlesentonacio/Map-Tasks/index.html
    • Корпус IViE, английская интонация на Британских островах. Аудиофайлы и сопутствующие материалы девяти городских диалектов британского английского
      http://www.phon.ox.ac.uk/files/apps/IViE/
    • Консорциум лингвистических данных предоставляет языковые корпуса и инструменты за лицензионную плату. Щелкните «Языковые ресурсы» и «Данные»
      https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC93S12
  • Атлас североамериканского английского У.Лабов, С. Эш, Ч. Боберг. Он иллюстрирует фонетику, фонологию и изменение звука в диалектах американского английского языка, а также принципы и методы изучения диалектов
    http://www.atlas.mouton-content.com/
  • Разговорный атлас региональных языков Франции и Италии. Сказка «Северный ветер и солнце» на разных диалектах и ​​языках Франции и Италии.
  • Сравнение звука: изучение разнообразия в фонетике в разных языковых семьях, от Исследовательского центра Макса Планка и Гарварда.Звуковые файлы и транскрипции различных произношений «одних и тех же» 100 слов («родственных слов») в языковой семье. Иллюстрировано десять языковых семей. Наведите указатель мыши на любую карту или таблицу, чтобы услышать слово
    https://soundcomparisons.com/#home
A.8 Ссылки на списки ресурсов и онлайн-демонстрации
.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.