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基于Praat软件的漯河方言单字调实验研究
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作者 姚成雨 《漯河职业技术学院学报》 2023年第5期12-17,共6页
漯河市位于河南省中南部,历史悠久。漯河方言属北方方言,与北方方言有较高的一致性,在语音层面富有特色。方言作为人类社会历史文化长河中的重要组成部分,是地域、民族、文化等多种因素交汇下的产物。以漯河方言语音系统中的声调为研究... 漯河市位于河南省中南部,历史悠久。漯河方言属北方方言,与北方方言有较高的一致性,在语音层面富有特色。方言作为人类社会历史文化长河中的重要组成部分,是地域、民族、文化等多种因素交汇下的产物。以漯河方言语音系统中的声调为研究对象,将实验语音学纳入漯河方言的研究体系,展示漯河方言的声韵调系统,并从共时角度出发对漯河方言声调系统内部的调型和调值进行研究,可有效维护和保护漯河本土文化和方言遗产,提升漯河文化软实力。 展开更多
关键词 漯河方言 语音系统 声调 单字调实验 praat软件
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语音分析软件Speech Analyzer和Praat在上海市区方言鼻化韵单一化演变研究中的应用 被引量:6
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作者 顾钦 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2006年第12期81-82,108,共3页
目前我国方言语音演变研究中音位的确定主要以传统意义上的研究方法为多,音位归纳主要凭个人经验。若记音人本身记音能力有限,可能造成记录结果与方言实际读音存在偏差。因此,如果在传统记音方法的基础上,辅以语音分析软件,将使方言语... 目前我国方言语音演变研究中音位的确定主要以传统意义上的研究方法为多,音位归纳主要凭个人经验。若记音人本身记音能力有限,可能造成记录结果与方言实际读音存在偏差。因此,如果在传统记音方法的基础上,辅以语音分析软件,将使方言语音研究更为精密、客观。以Speech Analyzer和Praat语音分析软件为例,結合上海市区方言鼻化韵单一化,即鼻化韵中前a后ɑ的对立完全消失,发成中A这一语音演变现象,以Speech Analyzer确定鼻化元音位置,以Praat做共振峰分析,为这一语音演变现象的确定提供证据。 展开更多
关键词 语音分析软件 SPEECH ANALYZER praat上海市区方言 鼻化韵单一化
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英语语音课可视化研究——以Praat软件为例 被引量:5
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作者 尚春雨 《无锡职业技术学院学报》 2016年第2期35-37,共3页
英语语音是英语专业学生的核心课程,传统的语音教学多为反复操练,随着信息技术的发展,语音可视化软件也被应用到了语音学习中。介绍了几种常见的语音可视化软件,并探讨了Praat语音可视化软件在英语语音教学中的可行性。
关键词 英语语音 可视化软件 praat
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基于实验语音学的蒙古族学生声调偏误分析
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作者 于洪涛 李润哲 吴萨日娜 《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》 2024年第4期47-51,共5页
蒙古族学生习得国家通用语言,声调是一个突出的问题。运用Praat软件进行研究分析,在规定的采样率下采集了12名蒙古族学生单字调的声调格局、调长、调域,并与普通话进行对比,得到了蒙古族学生的声调特点。研究发现,蒙古族学生的普通话调... 蒙古族学生习得国家通用语言,声调是一个突出的问题。运用Praat软件进行研究分析,在规定的采样率下采集了12名蒙古族学生单字调的声调格局、调长、调域,并与普通话进行对比,得到了蒙古族学生的声调特点。研究发现,蒙古族学生的普通话调值总体偏低。蒙古族学生的普通话发音调型与普通话调型差距较大,尤其是上声调,多数蒙古族学生的上声调只有降调无升调,小部分蒙古族学生发声时有升调,但升调主要集中在低调域。曲拱方面,多以平拱和降拱为主,调长、调域都比普通话的发音短。 展开更多
关键词 蒙古族学生 普通话声调 praat软件 实验语音学
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英语语音课可视化研究——以Praat软件为例
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作者 尚春雨 《宁波城市职业技术学院学报》 2016年第1期42-44,共3页
英语语音是英语专业学生的核心课程,传统的语音教学多为反复操练,随着信息技术的发展,语音可视化软件也被应用到了语音学习中。介绍了几种常见的语音可视化软件,并探讨了Praat语音可视化软件在英语语音教学中的可行性。
关键词 英语语音 可视化软件 praat
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情感语音变化规律的特征分析 被引量:14
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作者 张立华 杨莹春 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第S1期652-657,共6页
为了探索情感语音相对于中性语音的变化规律,该文对实验室采集的中文情感语音库M A SC@CCNT进行初步实验分析。首先对语音库进行听辨分析,甄选感情明显的语料,再针对含有兴高采烈、愤怒、惊慌、悲伤等4种情感的语音信号,分析它们的时间... 为了探索情感语音相对于中性语音的变化规律,该文对实验室采集的中文情感语音库M A SC@CCNT进行初步实验分析。首先对语音库进行听辨分析,甄选感情明显的语料,再针对含有兴高采烈、愤怒、惊慌、悲伤等4种情感的语音信号,分析它们的时间构造、能量构造、基频构造和共振峰构造的特征,并通过和不带感情的平静语音信号特征进行比较,得出了不同情感信号特征的分布变化规律。结果表明:时间构造、频谱、能量、基音频率和元音共振峰这5种特征在分辨情感语音上有着明显的作用,而悲伤情感最易分辨;情感语音的变化没有统一的规律,因说话人的性别而异,甚至因人而异。 展开更多
关键词 情感语音特征 praat语音学软件 变化规律
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