Фонетический разбор языка: Фонетический разбор слова языка — звуки и буквы, транскрипция

admin

Фонетический разбор слова

Фонетика – раздел науки о языке, изучающий звуковую сторону языка.

Фонетический разбор (разбор под цифрой 1) – это характеристика структуры слогов и состава слова из звуков.

Запомни!

А О У Ы Э Л М Н Р Й Б
В		 Г Д Ж З         Ъ
Я Ё Ю И Е      
 		   П Ф К Т Ш С Х Ц Ч Щ Ь


А О У Ы Э – указывают на твердый согласный звук
Я Ё Ю И Е – указывают на мягкий согласный звук

[Л] [М] [Н] [Р] [Й’] – непарные звонкие согласные звуки
[Х] [Ц] [Ч’] [Щ’]

– непарные глухие согласные звуки

[Б] [В] [Г] [Д] [Ж] [З] – парные звонкие согласные звуки
[П] [Ф] [К] [Т] [Ш] [С] – парные глухие согласные звуки

[Ж] [Ш] [Ц] – ВСЕГДА твердые звуки
[Ч’] [Щ’] [Й’] – ВСЕГДА мягкие звуки

[Р] [Р’] [Л] [Л’] [М] [М’] [Н] [Н’] [Й’] – сонорные согласные

Ъ Ь – звука не дают

Я Ё Ю Е – дают 2 звука, если

В начале слова

Яблоко, Ёж, Ель
После гласной

какаЯ, знаЮ
После Ъ, Ь

вьЮга, подъЕзд

План разбора

1.

Правильно записать данное слово.
2. Поставить ударение.
3. Записать справа транскрипцию слова, разделить его на слоги.
4. Охарактеризовать все звуки, записывая их сверху вниз:
   4.1. ударный-безударный для гласных;
   4.2. звонкий-глухой (пара), твёрдый-мягкий (пара) для согласных;
   4.3. указать, какой буквой обозначен каждый звук.
5. Подсчитать количество звуков и букв.

Примеры

Морко’вь1 – [маркоф’], мор-ковь.
М [М] – согласный, звонкий (непарный), твердый (парный), сонорный.
о [а] – гласный, безударный.
р [р] – согласный, звонкий (непарный), твердый (парный), сонорный.
к [к] – согласный, глухой (парный), твердый (парный).
о [о] – гласный, ударный.
в [ф’] – согласный, глухой (парный), мягкий (парный).
ь

В слове 7 букв и 6 звуков.

Люблю’1 – [л’убл’у], люб-лю.
Л [Л’] – согласный, звонкий (непарный), мягкий (парный), сонорный.
ю [у] – гласный, безударный.
б [б] – согласный, звонкий (парный), твердый (парный).
л [л’] – согласный, звонкий (непарный), мягкий (парный), сонорный.
ю [у] – гласный, ударный.

В слове 5 букв и 5 звуков.

Фонетический разбор слова

Инструкция. Данная программа имеет существенные недостатки. В частности, это разбор слова «как есть», т.е. при вводе слова молоко будет выдана транскрипция [м о л о к о] вместо [м а л а к ó]. Необходимо вводить слово по звукам. Например: «рИбина», «АПщение», «кАрова» и т.п.


Введите слово:

Нравится

Комментарии:

  • На сайте
  • ВКонтакте
Добавить комментарий

Познавательный ресурс Узнай-ка

Изучение различий между разговорными романскими языками

Автор

Перечислено:

  • Давиде Пиголи
  • Пантелис З. Хаджипантелис
  • Джон С. Коулман
  • Джон А. Д. Астон

Зарегистрирован:

    Abstract

    Историческое и географическое распространение от более старых языков к более современным уже давно изучается путем изучения текстовых изменений и с точки зрения изменений в фонетической транскрипции. Однако сложнее анализировать языковые изменения с акустической точки зрения, хотя обычно это преобладающий способ передачи. Мы предлагаем новый подход к анализу акустико-фонетических данных, целью которого будет статистическое моделирование акустических свойств произносимых слов. Мы исследуем фонетические вариации и изменения, используя частотно-временное представление, а именно логарифмические спектрограммы записей речи. Мы идентифицируем ковариационные функции времени и частоты как особенность языка; Напротив, средние спектрограммы зависят в основном от конкретного произнесенного слова. Мы строим модели для среднего значения и ковариаций (принимая во внимание ограничения, накладываемые на статистический анализ таких объектов) и используем их для определения фонетического преобразования, которое моделирует, как отдельный говорящий будет звучать на другом языке, позволяя исследовать фонетические различия. между языками. Наконец, мы сопоставляем эти преобразования с областью звукозаписей, что позволяет нам прослушать результаты статистического анализа. Предлагаемый подход демонстрируется с использованием записей слов, соответствующих числам от 1 до 10, произносимых носителями пяти разных романских языков.

    Предлагаемое цитирование

  • Давиде Пиголи и Пантелис З. Хаджипантелис и Джон С. Коулман и Джон А. Д. Астон, 2018. » Статистический анализ акустико-фонетических данных: изучение различий между разговорными романскими языками ,» Журнал Королевского статистического общества, серия C, Королевское статистическое общество, том. 67(5), страницы 1103-1145, ноябрь.

    • Обработчик: RePEc:bla:jorssc:v:67:y:2018:i:5:p:1103-1145
    DOI: 10.1111/rssc.12258

    как

    HTMLHTML с абстрактным простым текстомпростой текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

    Скачать полный текст от издателя

    URL-адрес файла: https://doi. org/10.1111/rssc.12258
    Ограничение на загрузку: нет
    URL-адрес файла: https://libkey.io/10.1111/rssc.12258?utm_source=ideas
    Ссылка LibKey : если доступ ограничен и если ваша библиотека использует эту услугу, LibKey перенаправит вас туда, где вы можете использовать свою библиотечную подписку для доступа к этому элементу
    —>

    Ссылки, перечисленные в IDEAS

    как

    HTMLHTML с абстрактным простым текстомпростой текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

    1. Марк Фиекас и Эрнандо Омбао, 2016 г. « Моделирование эволюции динамических мозговых процессов во время эксперимента по ассоциативному обучению
      «, Журнал Американской статистической ассоциации, Taylor & Francis Journals, vol. 111(516), страницы 1440-1453, октябрь.
    2. Давиде Пиголи и Джон А. Д. Астон и Ян Л. Драйден и Пирсезар Секки, 2014 г. Расстояния и вывод для ковариационных операторов ,» Биометрика, Biometrika Trust, vol. 101(2), страницы 409-422.
    3. Саймон Н. Вуд, 2003 г. » Регрессионные сплайны тонкой пластины ,» Журнал Королевского статистического общества, серия B, Королевское статистическое общество, том. 65(1), страницы 95-114, февраль.
    4. Герда Клэскенс, Миа Хьюберт, Лин Слайтс и Кавех Вакили, 2014 г. « Многомерная функциональная глубина полупространства «, Журнал Американской статистической ассоциации, Taylor & Francis Journals, vol. 109(505), страницы 411-423, март.
    5. Гарсия, Дэмиен, 2010 г. » Надежное сглаживание данных с координатной сеткой в ​​одном и более измерениях с отсутствующими значениями ,» Вычислительная статистика и анализ данных, Elsevier, vol. 54(4), страницы 1167-1178, апрель.
    6. Виктор Гинзбург и Шломо Вебер, 2011 г. « Сколько языков нам нужно? Экономика языкового разнообразия », Книги по экономике, Издательство Принстонского университета, издание 1, номер 9481.
      • Виктор Гинзбург и Шломо Вебер, 2011 г. Сколько языков нам нужно? Экономика языкового разнообразия », Институциональный репозиторий ULB 2013/152424, ULB — Свободный университет Брюсселя.
    7. Вэньшэн Го, 2002 г. « Модели функциональных смешанных эффектов «, Биометрия, Международное биометрическое общество, том. 58(1), страницы 121-128, март.
    8. Яо, Фанг и Мюллер, Ханс-Георг и Ван, Джейн-Линг, 2005 г. « Функциональный анализ данных для разреженных продольных данных «, Журнал Американской статистической ассоциации, Американская статистическая ассоциация, том. 100, страницы 577-590, июнь.
    9. Скотт А. Брюс и Мартика Х. Холл, Дэниел Дж. Байссе и Роберт Т. Крафти, 2018 г. « Условно-адаптивный байесовский спектральный анализ нестационарных биомедицинских временных рядов «, Биометрия, Международное биометрическое общество, том. 74(1), страницы 260-269, март.
    10. Антонио Куэвас, Мануэль Фебреро и Рикардо Фрайман, 2007 г. » Надежная оценка и классификация функциональных данных с помощью основанных на проекциях понятий глубины ,» Вычислительная статистика, Springer, vol. 22(3), страницы 481-496 сентября.
    11. Джефф К. Николлс и Рассел Д. Грей, 2008 г. « Датированные деревья предков на основе данных о бинарных признаках и их применение для диверсификации языков
      », Журнал Королевского статистического общества, серия B, Королевское статистическое общество, том. 70(3), страницы 545-566, июль.
    12. Фэн, Цин и Цзян, Мейлей и Ханниг, Ян и Маррон, Дж. С., 2018. » Соединение на основе угла и отдельные варианты объясняются ,» Журнал многомерного анализа, Elsevier, vol. 166(С), страницы 241-265.
    13. П. Константину, П. Кокошка и М. Реймхерр, 2017 г. « Проверка разделимости пространственно-временных функциональных процессов «, Биометрика, Biometrika Trust, vol. 104(2), страницы 425-437.
    14. Роберт Т. Крафти, Мартика Холл и Вэньшэн Го, 2011 г. « Спектральный анализ функциональных смешанных эффектов «, Биометрика, Biometrika Trust, vol. 98(3), страницы 583-598.

    Полные ссылки (включая те, которые не соответствуют элементам в IDEAS)

    Цитаты

    Цитаты извлекаются проектом CitEc, подпишитесь на его RSS-канал для этого элемента.

    как

    HTMLHTML с абстрактным простым текстомпростой текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON


    Процитировано:

    1. Аранья Коши и Шахин Таваколи, 2022 г. » Изучение британского акцента: моделирование разделения ловушки и ванны с функциональным анализом данных ,» Журнал Королевского статистического общества, серия C, Королевское статистическое общество, том. 71(4), страницы 773-805, август.
    2. Энтони Эберт, Керри Менгерсен, Фабрицио Руджери и Пол Ву, 2021 г. « Регистрация кривой функциональных данных для приближенного байесовского вычисления «, Статистика, MDPI, vol. 4(3), страницы 1-14, сентябрь.
    3. Педро Галеано и Даниэль Пенья, 2019 г. « Наука о данных, большие данные и статистика », ТЕСТ: Официальный журнал Испанского общества статистики и исследования операций, Springer; Sociedad de Estadística e Investigacion Operativa, vol. 28(2), стр. 289-329, июнь.

    Наиболее похожие товары

    Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и этот, и цитируются теми же работами, что и этот.

    1. Надь, Станислав и Феррати, Фредерик, 2019. » Глубина данных для измеримых зашумленных случайных функций ,» Журнал многомерного анализа, Elsevier, vol. 170(С), страницы 95-114.
    2. Чау, Ван Винь и фон Сакс, Райнер, 2016 г. » Функциональная вейвлетная оценка смешанных эффектов для спектров повторяющихся временных рядов ,» Документы для обсуждения LIDAM ISBA 2016013, Католический университет Лувена, Институт статистики, биостатистики и актуарных наук (ISBA).
    3. Элиас, Антонио и Хименес, Рауль и Шан, Хан Линь, 2022 г. « О методах прогнозирования для прогнозирования функциональных временных рядов «, Журнал многомерного анализа, Elsevier, vol. 189(С).
    4. Ана-Мария Стайку, Инсин Ли, Чиприан М. Крайничану и Дэвид Рупперт, 2014 г. Тесты отношения правдоподобия для зависимых данных с приложениями к продольному и функциональному анализу данных ,» Скандинавский статистический журнал, Датское общество теоретической статистики, Финское статистическое общество, Норвежская статистическая ассоциация, Шведская статистическая ассоциация, том. 41(4), страницы 932-949, декабрь.
    5. Миа Хьюберт, Питер Руссо и Питер Сегерт, 2015 г. « Многомерное обнаружение функциональных выбросов «, Статистические методы и приложения, Springer; Società Italiana di Statistica, vol. 24(2), страницы 177-202, июль.
    6. Ли, Пай-Лин и Чиу, Дженг-Мин, 2011 г. Идентификация номера кластера для кластеризации функциональных данных проекции подпространства ,» Вычислительная статистика и анализ данных, Elsevier, vol. 55(6), страницы 2090-2103, июнь.
    7. Хименес Рекаредо, Рауль Хосе и Элиас Фернандес, Антонио, 2017 г. « Полосы прогнозирования для функциональных данных на основе измерений глубины «, DES — Рабочие документы. Статистика и эконометрика. WS 24606, Университет Карлоса III в Мадриде. Департамент Estadística.
    8. Ли, Пай-Лин и Чиу, Дженг-Мин и Шир, Ю, 2017 г. Функциональная классификация данных с использованием подпространственной проекции с поправкой на ковариацию ,» Вычислительная статистика и анализ данных, Elsevier, vol. 115(С), страницы 21-34.
    9. Чжо Цюй, Венлинь Дай и Марк Г. Гентон, 2021 г. « Надежный функциональный многомерный дисперсионный анализ с приложениями для окружающей среды «, Environmetrics, John Wiley & Sons, Ltd., vol. 32(1), февраль.
    10. Чжан, Шибинь, 2020. » Непараметрический байесовский вывод для спектральной плотности на основе неравномерно расположенных данных ,» Вычислительная статистика и анализ данных, Elsevier, vol. 151 (С).
    11. Рейсс Филип Т., Хуан Лей и Меннес Мартен, 2010 г. » Быстрая регрессия функции на скаляре со штрафными базисными расширениями ,» Международный журнал биостатистики, De Gruyter, vol. 6(1), страницы 1-30, август.
    12. Хуайхоу Чен и Юаньцзя Ван, 2011 г. « Подход с применением штрафных сплайнов к анализу модели функциональных смешанных эффектов «, Биометрия, Международное биометрическое общество, том. 67(3), страницы 861-870, сентябрь.
    13. Чен, Цзыци и Ху, Цзяньхуа и Чжу, Хунту, 2020 г. « Поверхностные функциональные модели «, Журнал многомерного анализа, Elsevier, vol. 180(С).
    14. Бенте, Грасиела и Родригес, Даниэла и Сьюд, Мариэла, 2019 г. » Ковариационный оператор пространственного знака: асимптотические результаты и приложения ,» Журнал многомерного анализа, Elsevier, vol. 170(С), страницы 115-128.
    15. Серфлинг, Роберт и Виджесурия, Удита, 2017 г. Непараметрическое описание функциональных данных на основе глубины с упором на использование пространственной глубины ,» Вычислительная статистика и анализ данных, Elsevier, vol. 105(С), страницы 24-45.
    16. Джефф Голдсмит, Вадим Зипунников и Дженнифер Шрак, 2015. » Обобщенная многоуровневая регрессия функций на скаляре и анализ главных компонентов ,» Биометрия, Международное биометрическое общество, том. 71(2), страницы 344-353, июнь.
    17. Карло Сгера и Сара Лопес-Пинтадо, 2021 г. » Понятие глубины для разреженных функциональных данных ,» ТЕСТ: Официальный журнал Испанского общества статистики и исследования операций, Springer; Sociedad de Estadística e Investigacion Operativa, vol. 30(3), страницы 630-649, Сентябрь.
    18. Олусола Самуэль Макинде, 2019 г. » Правила классификации на основе функций распределения функциональной глубины ,» Статистические документы, Springer, vol. 60(3), страницы 629-640, июнь.
    19. Кунт, Соня и Рехаге, Андре, 2016 г. » Многомерная функциональная псевдоглубина на основе угла для обнаружения выбросов формы ,» Журнал многомерного анализа, Elsevier, vol. 146(С), страницы 325-340.
    20. Грасиела Боэнте и Матиас Салибиан-Баррера, 2021 г. Надежные функциональные основные компоненты для разреженных лонгитюдных данных ,» METRON, Springer; Sapienza Università di Roma, vol. 79(2), страницы 159-188, август.

    Подробнее об этом товаре

    Статистика

    Доступ и статистика загрузки

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления, пожалуйста, укажите дескриптор этого элемента: RePEc:bla:jorssc:v:67:y:2018:i:5:p:1103-1145 . См. общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: . Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/rssssea.html .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    Если CitEc распознал библиографическую ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с помощью этой формы .

    Если вы знаете об отсутствующих элементах, ссылающихся на этот, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылающегося элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, так как некоторые цитаты могут ожидать подтверждения.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: Wiley Content Delivery (адрес электронной почты доступен ниже). Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/rssssea.html .

    Обратите внимание, что фильтрация исправлений может занять пару недель. различные услуги RePEc.

    ФОНЕТИЧЕСКИЙ СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АНГЛИЙСКИХ СЛОВ В ТРЕХ ЯПОНСКИХ ПЕСНАХ ОТ AKB48 | Анджарнингсих

    Главная > Том 27, № 3 (2015) > Anjarningsih

    ФОНЕТИЧЕСКИЙ КОНТРАСТНЫЙ АНАЛИЗ АНГЛИЙСКИХ СЛОВ В ТРЕХ ЯПОНСКИХ ПЕСНАХ АВТОРА AKB48

    https://doi.org/10.22146/jh.10595 5 Harwintha Y. Anjarningsih (1*) , Anisa Saraayu (2)

    (1)&nbspПрограмма изучения английского языка, факультет гуманитарных наук, Университет Индонезии
    (2)Программа изучения английского языка, факультет гуманитарных наук, Университет Индонезии
    (*) Автор, ответственный за переписку

    Abstract

    Многие исследования показали, как носители японского языка по-разному произносят английские слова. Однако не так много исследований объяснили причины различий, не говоря уже о связи таких различий с вмешательством родного языка. Проводя сравнение между звуковыми структурами английского и японского языков с использованием гипотезы контрастного анализа (CAH), мы увидим, как родной язык может влиять на использование иностранного языка и вызывать различия в произношении в популярных песнях. Транскрипции трех песен AKB48 — Heavy Rotation, Sugar Rush и Namida Surprise — будут использоваться в качестве источников данных для определения влияния родного языка. Наши результаты показывают, что добавление гласных звуков, изменение слога, изменение высоты и места артикуляции гласных, замена согласного другим согласным и выпадение согласных произошли с английскими словами в трех песнях. Эти фонетические изменения должны способствовать обсуждению взаимосвязи между текстом и мелодией в песнях, которые включают два или более языков (т. е. двуязычные).


    Ключевые слова

    Гипотеза сравнительного анализа (CAH), английский, японский, интерференция родного языка, фонетика


    Полный текст:
    PDF

    Ссылки

    Блумфилд, Леонард. (1993). Введение в изучение языка . Нью-Йорк: Холт

    Браун, Х., Д. (2007). Принципы изучения и преподавания языков. Лондон: Pearson Longman

    Коллин Б., Мис И. М. (2003). Практическая фонетика и фонология. Лондон: Рутледж.

    Давенпорт М. и Ханна С.Дж. (2005). Знакомство с фонетикой и фонологией. Нью-Йорк: Oxford University Press Inc.

    Fries, CC (1945). Преподавание и изучение английского как второго языка. University of Michigan Press

    Кей, Джиллиан. (1995). Английские заимствования в японском языке. World Englishes, стр. 67-76.

    Хансир А.А. (2012). Анализ ошибок и овладение вторым языком. Теория и практика языковых исследований, 1027-1032.

    Ладо, Р. (1957). Лингвистика через культуру: прикладная лингвистика для учителей иностранных языков. Издательство Мичиганского университета.

    Миллер Р. (ред.). (1970). Бернард Блох о японском языке. Лондон: Йельский университет.

    Николс, Э., Моррис, Д., Басу, С., и Рафаэль, К. (2009). Материалы конференции ISMIR (Международного общества поиска музыкальной информации) 2009 г.

    Охата, К. (2004). Фонологические различия между японским и английским языками: несколько потенциально проблемных областей произношения для изучающих японский язык ESL/EFL. Азиатский журнал ELF.

    Пенникук, А. (1994). Культурная политика английского языка как международного. Longman Group: Сингапур.

    Роде, Д. (1996). По мере того, как английский язык распространяется, говорящие трансформируют его в мировой язык, Christian Science Monitor.

    Си, Хонг Ги. (1981). Сравнительный анализ, анализ ошибок и интеръязык в отношении носителей китайского языка, изучающих английский как второй язык. (Неопубликованная докторская диссертация). Университет Саймона Фрейзера, Бернаби, Канада.

    Скиннер, Б.Ф. (без даты). Вербальное поведение. Издательская группа Копли.

    Стэнлоу, Джеймс. (2004). Японский английский: контакт языка и культуры. Гонконг: Издательство Гонконгского университета.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *