General and Speaker-Specific Properties of F0 Contours in Short Utterances
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11210%2F13%3A10173536" target="_blank" >RIV/00216208:11210/13:10173536 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
General and Speaker-Specific Properties of F0 Contours in Short Utterances
Popis výsledku v původním jazyce
This study compares three major quantitative methods of contour analysis with the aim to establish their merit for intonation research. Utterances of 24 speakers (7-9 syllables long) taken from short dialogues were used to see whether general prosodic patterning determined by the intonational grammar of the language and the individual production habits of the speakers can be captured by computational means. The three methods exploited were: k-means clustering (KMC), polynomial regression analysis (PRA),and functional principal component analysis (FPCA). The numerical outputs of the methods are confronted with human perception of the contour in both auditory and visual domains. The results suggest that the observed contour properties are reflected by all three methods reasonably well: phonetically interpretable outcomes can be achieved by each of them. As to speakers' individual features, KMC seems to be least vulnerable to spurious effects.
Název v anglickém jazyce
General and Speaker-Specific Properties of F0 Contours in Short Utterances
Popis výsledku anglicky
This study compares three major quantitative methods of contour analysis with the aim to establish their merit for intonation research. Utterances of 24 speakers (7-9 syllables long) taken from short dialogues were used to see whether general prosodic patterning determined by the intonational grammar of the language and the individual production habits of the speakers can be captured by computational means. The three methods exploited were: k-means clustering (KMC), polynomial regression analysis (PRA),and functional principal component analysis (FPCA). The numerical outputs of the methods are confronted with human perception of the contour in both auditory and visual domains. The results suggest that the observed contour properties are reflected by all three methods reasonably well: phonetically interpretable outcomes can be achieved by each of them. As to speakers' individual features, KMC seems to be least vulnerable to spurious effects.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
AI - Jazykověda
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GAP406%2F12%2F0298" target="_blank" >GAP406/12/0298: Individuální rysy mluvčího v češtině a jejich možné využití ve forenzně fonetické praxi</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Acta Universitatis Carolinae - Philologica
ISSN
0567-8269
e-ISSN
—
Svazek periodika
2014
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
9-19
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—