A magánhangzó-időtartamok szórása

A magánhangzó-időtartamok szórását (ΔV) befolyásolja az artikulációs tempó, ezért az artikulációs tem-póra korrigált szórással számoltam (VarcoV). A 4. ábra a magánhangzó-időtartamok korrigált szórását mutatja beszélőnként, kondíció szerinti bontásban.

4. ábra. Az artikulációs tempóra korrigált magánhangzó-időtartamok szórásának alakulása a beszélők függvényében, kondíció szerinti bontásban

58 Huszár Anna

A grafikonról leolvasható, hogy több beszélő (pl. az 1., 2., 3. és 8. beszélő) esetében a korrigált szórásban a kondíciók mentén alig adatolható különbség. Néhány adatközlőnél bár láthatók különbségek az egyes kondíciók között, ezek az eltérések nem nagyok (ilyen pl. az 5., a 6. és a 7. beszélő); hol az izgága hörcsög, hol a lusta lajhár esetében nagyobb a korrigált szórás. Csupán egy beszélő (a 4. beszélő) esetében mutatható ki feltűnő különbség a korrigált szórásban: az izgága hörcsögnél számolt érték csaknem a kétszerese a többi kondícióban számolt értékeknek. Ez a beszélő valóban eltérő beszédritmussal szólal-tatta meg az izgága hörcsögöt, beszéde általában gyorsabb a többi kondícióhoz képest, azonban sok helyen hirtelen lassítások figyelhetők meg benne. Ez a stratégia csak az ő beszédében mutatkozott meg.

Az artikulációs tempóra korrigált szórás csoportszintű alakulását az 5. ábra mutatja. (A 4. beszélő kiugró értéke ez esetben nem szerepel az adatok között.)

5. ábra. Az artikulációs tempóra korrigált magánhangzó-időtartamok szórásának a kondíció függvényében, átlag és szórás

A kiugró értéket figyelmen kívül hagyva tehát nem található jelentős különbség a korrigált szórások között a kondíció mentén, vagyis a beszélők túlnyomó többsége nem élt a ritmusváltoztatás lehetőségével a karakterek megjelenítése során. A Friedman-féle összetartozó mintás varianciaanalízis alapján el-mondható, hogy nincs szignifikáns különbség az egyes kondíciók között (χ²(2) = 0,75; p = 0,687).

4. Következtetések

Jelen kutatásban a karakterábrázolás időzítési mintázatait vizsgáltam egy felolvasott mese esetében.

Olyan karakterek beszédbeli megjelenítését elemeztem, amelyek a sztereotípiák szerint eltérő tempóval jellemezhetők: az egyik egy tipikusan gyors karakter (egy izgága hörcsög), míg a másik tipikusan lassú (egy lusta lajhár). Arra a kérdésre kerestem a választ, hogy a kísérletben részt vevő felolvasók beszédének egyes paraméterei (az artikulációs tempó, a szünetek hossza, a szünetek aránya és a magánhangzó-idő-tartamok szórása) változnak-e attól függően, hogy a beszélők éppen mely karaktert formálják meg.

Az első hipotézisem az volt, hogy az artikulációs tempó eltér a különböző kondíciókban. Ezt a hipotézisemet alátámasztották az adatok: az izgága hörcsög nyelvi megjelenítése esetében a kontroll-kondícióhoz képest szignifikánsan lassabb, a lusta lajhár esetében pedig szignifikánsan gyorsabb artikulá-ciós tempót mértem.

A második hipotézisem a szünetek arányára vonatkozott. Ezt a hipotézisemet nem erősítették meg az adatok, mivel a kondíció a szünetarányt nem befolyásolta szignifikánsan. Megállapítható azon-ban, hogy az izgága hörcsög megformálása esetében tendenciaszerűen kisebb volt a szünetarány, mint a másik két kondíció esetében.

A harmadik hipotézisem a szünetek hosszára irányult. Az adatok megerősítették ezt a hipotézist:

a kondíció hatással volt a szünetek hosszára. Az izgága hörcsög esetében szignifikánsan rövidebb, a lusta lajhár esetében szignifikánsan hosszabb szünetek voltak kimutathatók a kontrollkondícióhoz vi-szonyítva. A gyorsabb artikulációs tempójú megvalósulásokra tehát átlagosan rövidebb és arányaiban kevesebb szünet volt jellemző, míg a lassabb artikulációs tempó esetében (az átlagot tekintve) hosszabb szüneteket mértem.

A karakterábrázolás időzítési mintázatai 59 A negyedik hipotézisem szerint a kondíció hatással van a magánhangzó-időtartamok szórására.

Ezt a hipotézisemet nem támasztották alá az adatok: nem volt kimutatható szignifikáns különbség az egyes kondíciók között. Egy beszélő felolvasásában azonban jelentős eltérés volt megfigyelhető: az iz-gága hörcsög megszólaltatásakor a korrigált magánhangzó-időtartamok szórása majdnem kétszerese volt a kontroll esetén mért értéknek. Megállapítható tehát, hogy az eltérő artikulációs tempójú megva-lósításokat az adatközlők csoportján belül tipikusan nem jellemezte eltérő ΔV.

A kutatás eredményei hozzájárulnak a karakterábrázolás időzítési sajátosságainak megismeré-séhez. Továbbá összefüggésbe hozhatók az egyes nyelvi sajátosságok akaratlagos vagy önkéntelen meg-jelenítésével. A kutatás eredményei kapcsolódhatnak a beszélőalkalmazkodáshoz, valamint az arculat fogalmának pragmatikai-fonetikai sajátosságainak elemzéséhez.

Hivatkozott szakirodalom

Abe, Masanobu – Mizuno, Hideyuki 1994. Speaking styles conversion by changing prosodic parameters and for-mant frequencies. ICSLP 94. Yokohama, Japan. 1455–1458.

Adell, Jordi – Bonafonte, Antonio – Escudero David 2005. Analysis of prosodic features towards modelling of emotional and pragmatic attributes of speech. Procesamiento del lenguaje natural 35: 277–283.

Boersma, Paul – Weenink, David 2018. Praat: doing phonetics by computer.

http://www.fon.hum.uva.nl/praat/download_win.html. (Utolsó elérés: 2018 dec. 18.)

Bóna Judit 2011. A különböző beszédstílusok az akusztikai-fonetikai és percepciós vizsgálatok tükrében. Alkal-mazott Nyelvtudomány 11: 39–48.

Dellwo, Volker 2010. Influences of speech rate on the acoustic correlates of speech rhythm: An experimental phonetic study based on acoustic and perceptual evidence. Dissertation. Bonn.

Doukhan, David – Rilliard, Albert – Rosset, Sophie – Adda-Decker, Martine – d’Alessandro, Chritophe 2011.

Prosodic analysis of a corpus of tales. Interspeech 3129–3132.

Eskenazi, Maxine 1993. Trends in Speaking Styles Research. Proceedings Eurospeech. Berlin. 501–509.

Fackrell, Justin – Vereecken, Halewijn – Buhmann, Jeska – Martens Jean-Pierre – Van Coile, Bert 2000. Prosodic variation with text type. Proceedings of 6^th International Conference on Spoken Language Processing (ICSLP 2000). Vol. 3: 231–234.

Gósy Mária 2004. Fonetika, a beszéd tudománya. Budapest: Osiris Kiadó.

Hirschberg, Julia 2000. A Corpus-based Approach to the Study of Speaking Style. In Horne, Merle (ed.): Prosody:

Theory and Experiment. The Netherland: Kluwer. 335–350.

Jokisch, Oliver – Kruschke, Hans – Hoffmann, Rüdiger 2005. Prosodic reading style simulation for Text-to-Speech synthesis. In Tao, Jianhua – Tan, Tieniu – Picard, Rosalind W. (eds): Affective Computing and Intelligent Interaction, ser. Lecture Notes in Computer Science. Berlin–Heidelberg: Springer. 426–432.

Machač, Pavel – Skarnitzl, Radek 2009. Principles of Phonetic Segmentation. Praha: Epocha Publishing House.

Montaño, Raúl – Alías, Francesc – Ferrer, Josep 2013. Prosodic analysis of storytelling discourse modes and nar-rative situations oriented to text-to-speech synthesis. In 8^th ISCA Workshop on Speech Synthesis, Barce-lona, Spain, August 31. 191–196.

Olaszy Gábor 2005. Prozódiai szerkezetek jellemzése a hírfelolvasásban, a mesemondásban, a novella- és a rek-lámok felolvasásában. Beszédkutatás 13: 21–50.

Ramus, Fanck – Nespor, Marina – Mehler, Jacques 1999. Correlates of linguistic rhythm in the speech signal.

Cognition 72: 1–28.

Roekhaut, Sophie – Goldman, Jean-Philippe – Simon, Anne-Catherine 2010. A Model for Varying Speaking Style in TTS systems. In 5^th International Conference on Speech Prosody. Chicago, IL.

Theune, Mariët. – Meijs, Koen – Heylen, Dirk – Ordelman, Roeland 2006. Generating expressive speech for story-telling applications. Speech, and Language Processing 14/4: 1137–1144.

Váradi Viola 2010. A felolvasás és a spontán beszéd temporális sajátosságainak összehasonlítása. Beszédkutatás 2010: 100–109.

Verma, Rashmi – Sarkar, Parakrant – Sreenivasa, Rao K. 2015. Conversion of neutral speech to storytelling style speech. In Advances in Pattern Recognition (ICAPR). 1–6.

HUSZÁR ANNA

Eötvös Loránd Tudományegyetem zicsyhars@gmail.com

60 Huszár Anna