Фрикативные, пакеты для R, методы исследования звука

library(tidyverse)

## ── Attaching packages ────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.2.1 ──

## ✔ ggplot2 3.2.0     ✔ purrr   0.3.2
## ✔ tibble  2.1.3     ✔ dplyr   0.8.3
## ✔ tidyr   0.8.3     ✔ stringr 1.4.0
## ✔ readr   1.3.1     ✔ forcats 0.4.0

## ── Conflicts ───────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()

theme_set(theme_bw())

1. Фрикативные

fricatives, fricatives’ TextGrid, Extracted data: ɬ, s, sh, x, χ

# set your working directory ----------------------------------------------
setwd("...")

# read all files in the derictory to R ------------------------------------
myfiles  <- lapply(list.files(), read.delim)

# merge files into one dataframe ------------------------------------------
result_df <- Reduce(rbind, myfiles)

# create labels -----------------------------------------------------------
sounds <- c("l", "sh", "s", "x", "X")
result_df$label <- rep(sounds, sapply(myfiles, nrow))

# draw the plot -----------------------------------------------------------
library(ggplot2)
ggplot(data = result_df,
       aes(x = freq.Hz., 
           y = pow.dB.Hz., 
           color = label))+
  geom_line(size = 2)+
  theme_bw()+
  labs(title = "Smoothed LPC for different fricatives",
       x = "frequency (Hz)",
       y = "power (Db/Hz)")

3. Методы исследования артикуляционной фонетики

Gick B., Wilson I. (2013) Articulatory Phonetics
Jones M., Knight R.-A (2013) The Bloomsbury Companion to Phonetics

3. Пакеты для R

Sueur J. (2018) Sound Analysis and Synthesis with R

3.1 `vowels`

install.packages("vowels")
library(vowels)

Пакет для разных типов нормализации гласных: http://lingtools.uoregon.edu/norm/

3.2 `phonTools`

install.packages("phonTools")

Много разных датасетов с гласными.

library(phonTools)

## 
## Attaching package: 'phonTools'

## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     slice

data(t07)
t07 %>% 
  ggplot(aes(f2, f1, label = vowel, color = gender))+
  geom_text()+
  scale_x_reverse()+
  scale_y_reverse()+
  labs(subtitle = "Modeling L1/L2 interactions in the perception and production of English vowels by Mandarin L1 speakers", 
       caption = "Thomson, R. (2007)")

data(a96)
a96 %>% 
  ggplot(aes(f2, f1, label = vowel, color = sex))+
  geom_text()+
  scale_x_reverse()+
  scale_y_reverse()+
  labs(subtitle = "An acoustic analysis of modern Hebrew vowels and voiced consonants",
       caption = "Aronson et al. (1996)")

3.3 `phonfieldwork`

Пока мой пакет не загрузили на CRAN, его устанавливать нужно так:

install.packages("devtools")
devtools::install_github("agricolamz/phonfieldwork")
library(phonfieldwork)

create_presentation()
rename_soundfiles()
concatenate_soundfiles()
annotate_textgrid()
extract_intervals()
tier_to_df() и df_to_tier()

5. Костя Филатов – Редукция гласных в рутульском

материалы

4. Домашнее задание

4.1 Более простое

Вот звук и текстгрид. Разметьте CD и VOT и извлеките их при помощи скрипта Lennes M. длительность и визуализируйте при помощи R скрипта.

4.2 Более сложное

На флешке есть мои данные с абазинскими гласными и их разметкой. Воспользуйтесь вот этим скриптом на гитхабе, чтобы извлечь форманты. Отфильтруйте полученные данные в R, чтобы остались только гласные a и ə. Постройте регрессию:

предсказывающую f1 по типу гласного и длительносте
предсказывающую f2 по типу гласного и длительносте

Помните про случайные эффекты.