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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 373 - 399 (27page)
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The current study aimed to classify the manner of prevocalic alveolar consonants (fricative, lateral, nasal, and stop) in Alveolar-V tokens in the Buckeye Corpus using the temporal formant transitions of the English vowel, vowel category information, F0, gender, vowel duration, the duration of the word containing the token, and the location of the token in the word. A neural network classifier was trained and tested on F1, F2, and/or F3 samples, taken either solely at the vowel onset or taken both at the vowel onset and target. The results show that prevocalic manner could not be manifested properly by the samples of just one or two formants, whether taken solely at the vowel onset or at both the vowel onset and target. However, the classifier trained on all F1, F2, and F3 samples taken at both the vowel onset and target disambiguated prevocalic manner modestly with 67.1% accuracy. The classifier was further trained with additional predictors. Vowel category information considerably improved formant-based classification compared to F0, gender, vowel duration, word duration, and the token’s location in the word. F0 and gender contributed the least.
Despite the varying degrees of contribution, these cues collectively enabled the classifier to disambiguate manner contrasts with over 80% accuracy.
Despite the varying degrees of contribution, these cues collectively enabled the classifier to disambiguate manner contrasts with over 80% accuracy.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Manner Classification Classifier
3. Method
4. Analyses and Discussion
5. Conclusion
REFERENCES
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