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Effect of Weak Noise on the Frequency Tuning of Mouse Inferior Collicular Neurons 被引量:8
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作者 唐佳 皮建辉 +2 位作者 王丹 吴飞健 陈其才 《Zoological Research》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期191-197,共7页
In order to study the effect of weak noise on the sound signal extraction of mouse (Mus musculus Km) inferior collicular (IC) neurons from environments,we examined the changes in frequency tuning curves (FTCs) of 32 n... In order to study the effect of weak noise on the sound signal extraction of mouse (Mus musculus Km) inferior collicular (IC) neurons from environments,we examined the changes in frequency tuning curves (FTCs) of 32 neurons induced by a weak noise relative to 5 dB below minimum threshold of tone (reMT-5 dB) under free field stimulation conditions.The results were as follows:① There were three types of variations in FTCs,sharpened (34.4%),broadened (18.8%),and unaffected (46.9%),nevertheless,only the alteration of sharpened FTCs was statistically different.② Sharpness of frequency tuning induced by a reMT-5 dB noise was very strong.Q 10 and Q 30 of FTCs were increased by (34.42±17.04)% (P=0.026,n=11) and (46.34±22.88)% (P=0.009,n=7).③ The changes of inverse-slopes (ISs,kHz/dB) between high (IS high) and low (IS low) limbs of FTCs were dissymmetry.The IS high of FTCs decreased markedly (P=0.046,n=7),however,there was little change (P=0.947,n=7) in IS low.Our data revealed for the first time that the weak noise could sharpen frequency tuning and increase the sensitivity on the high frequency of sound signal in IC neurons of mouse. 展开更多
关键词 Weak white noise Sharpening frequency tuning Inferior collicular neurons MOUSE
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探讨普通话二声变调——从音位到语音产出的模式
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作者 石基琳 《当代语言学》 CSSCI 北大核心 2021年第3期365-382,共18页
本文的主要目的,是运用数据分析以及建立模型的概念,对二声变调的本质进行研究分析,再以此为基础建立语音学模型来模拟中文声调在语流中产生的变化。实验材料包括单音字以及三音节和四音节词组。语境包括单词朗读,带重音的信息焦点,不... 本文的主要目的,是运用数据分析以及建立模型的概念,对二声变调的本质进行研究分析,再以此为基础建立语音学模型来模拟中文声调在语流中产生的变化。实验材料包括单音字以及三音节和四音节词组。语境包括单词朗读,带重音的信息焦点,不带重音的信息背景以及会话。数据分析的结果显示,普通话二声在适合的语境中有可能变得很像一声。此现象出现的词组结构以及语境非常广泛。右分支、左分支的三字组以及四字组的第二字、第三字都可能发生变化。会话中出现的频率很高,但是朗读时也会出现。本文提出二声变调是一个语流中发音弱化的现象,在语音学中有一定的规则可循,并不属于音系学层次范畴化的运作。运用轻重音以及对应的时长可以抓住不同结构和语境背后的共通性,对普通话二声变调表面呈现出的多样语音变化做出原则性的解释。在说话的过程中,发音人不断地在准确传达信息与易于发声两个条件之间选择一个平衡点。本文运用Stem-ML模型,用一个加权参数代表音律的轻重,模拟这两个条件之间的权衡关系,体现音系学与语音学界面的实践。这个参数在句子中的变化可以控制音系范畴在语音学上的表面现象,能够有效地捕捉到二声在语流中丰富的变化。 展开更多
关键词 二声变调 声调弱化 语音实践模型 音系学与语音学界面 加权音系表达式
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