| 研究課題/領域番号 |
19K13162
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分02060:言語学関連
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| 研究機関 | 会津大学 |
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研究代表者 |
Perkins Jeremy 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (30725635)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | Psychoacoustic roughness / glottalized consonants / spectral tilt / Thai / Korean / machine learning / random forest / roughness / f0 / laryngeal constriction / laryngealized consonants / creakiness / psychoacoustic roughness / electroglottography / EGG / creaky phonation / tone / phonation / consonants / psychacoustic roughness / glotallized consonants / coarticulation / creaky |
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| 研究開始時の研究の概要 |
This research investigates the use of a new method to identify consonant sounds as involving glottalization (throat constriction). This method, psychoacoustic roughness, is unique in that it is linked to the way humans perceive creaky sounds, making it more suitable than commonly used acoustic measures. Linguistic researchers doing phonetics field work can benefit from this work because it involves working directly with sound file, is not invasive and doesn't require any specialized equipment. Recordings of Thai and Korean speakers will provide the data for this study.
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| 研究成果の概要 |
韓国語とタイ語からデータを収集し、タイ語と韓国語の両方で音響心理学的粗さが声門化子音を識別できることを示した。しかし、この結果は韓国語よりもタイ語の方がより強固であり、他の方法では韓国語の方がより大きな効果が得られました。最後に、機械学習法を用いて、一般的に使用されている音響測定値でモデルを学習させました。この方法は、言語学者が複数の音響測定値を用いた生産研究で使用するのに有望な方法であることが示されました。その結果、声調開始時間が緊張子音を他と区別する主要な尺度であること、声門形成は緊張子音をレニスや吸気子音と区別するのに必要ない副次的な特徴であることが示されました。翻訳：DeepL.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
This research showed that acoustic measures that were traditionally used for voice quality in vowels can also identify glottal constriction in consonants (in particular, psychoacoustic roughness). Also, machine learning was used to assess which acoustic measures can distinguish groups of sounds.
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