Labiodentals /r/ here to stay: Deep learning shows us why

Hannah King, Emmanuel Ferragne
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Abstract

L’articulation labiale secondaire qui accompagne l’approximante post-alveolaire /r/ en anglais a beaucoup moins suscite l’interet des linguistes que son articulation primaire, linguale. Or les levres peuvent presenter un interet tout particulier dans la variete d’anglais parlee en Angleterre car les realisations labiodentales sans geste lingual ([ʋ]) sont en voie d’expansion. La labiodentalisation resulte probablement de la preservation d’un geste labial aux depens du geste lingual, ce qui impliquerait que /r/ soit toujours labiodental, y compris dans les productions linguales. Nous verifions cette hypothese en comparant la configuration des levres du /r/ et du /w/ chez des locuteurs d’anglais d’Angleterre qui ont conserve la composante linguale dans leur production. Si le /r/ post-alveolaire est labiodental, le geste labial du /w/, qui est unanimement considere comme arrondi, devrait etre tres different. Nous avons utilise des techniques de l’apprentissage profond afin de classer automatiquement et de mesurer la configuration labiale de /r/ et /w/ a partir d’images des levres de 23 locuteurs. Nos resultats suggerent qu’il existe bel et bien une difference nette de configuration labiale entre /r/ et /w/, qu’un reseau de neurones artificiels a convolution est capable de detecter avec une tres grande precision. Des mesures effectuees automatiquement au niveau des levres au moyen d’un reseau de neurones artificiels montrent que /r/ a effectivement une configuration des levres de type labiodental, ce qui nous permet de decrire precisement la realisation phonetique de cette labiodentalisation. Nous finirons avec une discussion des implications methodologiques de l’utilisation de l’apprentissage profond dans les analyses phonetiques.
唇音/r/留到这里:深度学习告诉我们为什么
在英语中,伴随牙槽后近似/r/的次级唇关节远没有它的主要舌关节引起语言学家的兴趣。黄金的嘴唇可以展示英语特别感兴趣的料parlee英格兰因为成就(舌无手势labiodentales[ʋ])正在扩张。唇齿化可能是由于保留了唇齿而不是舌齿,这意味着/r/总是唇齿,包括在语言输出中。我们通过比较来自英国的英语使用者的/r/和/w/的嘴唇结构来验证这一假设,这些人在他们的生产中保留了语言成分。如果牙槽后/r/是唇齿状的,那么被一致认为是圆形的/w/的唇形应该是非常不同的。我们使用深度学习技术,从23个说话者的嘴唇图像中自动分类和测量/r/和/w/的嘴唇结构。我们的结果表明,/r/和/w/之间的唇形结构确实存在明显的差异,人工卷积神经元网络能够非常精确地检测到这一点。通过人工神经元网络对嘴唇进行的自动测量表明,/r/实际上具有唇齿型的结构,这使我们能够准确地描述这种唇齿化的语音实现。最后,我们将讨论在语音分析中使用深度学习的方法论含义。
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