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| 編輯推薦： |
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本书在多模态语音研究这一宏大背景下应运而生，选择我国境内的方言和民族语中的鼻音作为研究对象，集中展示了多模态研究在语音学领域的应用。之所以选择鼻音，是因为相对其他元音和辅音，鼻音在发音机制上更为独特，口腔和鼻腔的耦合作用使其声学表现更为复杂，在临床语音病理学中也是一类常见的障碍类型，因而备受研究者关注。过去关于鼻音的研究多局限于某一特定视角，如声学参数测量、发音动态观察、临床个案分析等，尚缺乏一个全景式的系统描写。为了弥补这一不足，我们在借鉴前人研究的基础上，从发音生理、声学物理、感知类型、临床应用等多个方面，集中讨论鼻音的多模态表现。鼻音作为人类语音系统中的一个重要组成部分，它的研究不仅仅涉及语音学的传统领域，更拓展到了生理学、声学和心理语言学等多个学科。我们利用最先进的传感技术，同步捕捉到鼻音的多维数据，以期在实验和理论上提供新的见解。
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| 內容簡介： |
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本书在多模态语音研究这一宏大背景下应运而生，选择我国境内的方言和民族语中的鼻音作为研究对象，集中展示了多模态研究在语音学领域的应用。之所以选择鼻音，是因为相对其他元音和辅音，鼻音在发音机制上更为独特，口腔和鼻腔的耦合作用使其声学表现更为复杂，在临床语音病理学中也是一类常见的障碍类型，因而备受研究者关注。过去关于鼻音的研究多局限于某一特定视角，如声学参数测量、发音动态观察、临床个案分析等，尚缺乏一个全景式的系统描写。为了弥补这一不足，我们在借鉴前人研究的基础上，从发音生理、声学物理、感知类型、临床应用等多个方面，集中讨论鼻音的多模态表现。鼻音作为人类语音系统中的一个重要组成部分，它的研究不仅仅涉及语音学的传统领域，更拓展到了生理学、声学和心理语言学等多个学科。我们利用最先进的传感技术，同步捕捉到鼻音的多维数据，以期在实验和理论上提供新的见解。
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| 關於作者： |
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沈向荣，1978年年生，上海师范大学副教授.上海师范大学语言科学重点实验室负责人，上海市高水平地方高校“数字人文资源建设与研究“重点创新团队成员.语言学及应用语言学、汉语言文字学、少数民族语言文学专业硕士生导师.主要从事实验语音学、嗓音学、言语病理学、计算语言学研究.
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| 目錄：
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第一章 绪论 · 1
1. 1? 鼻音研究概况 1
1.1.1 历史概述 · 2
1.1.2 产出机制 · 2
1.1.3 声学特性 · 4
1.1.4 跨语言差异 · 5
1.1.5 与言语障碍的关系 · 6
1. 2? 发音音系学理论· 7
1.2.1 语言单位与言语产出单位 · 8
1.2.2 音姿和音姿分析 · 9
1.2.3 音节结构与音姿协作· 13
1.2.4 协同发音与音姿协作· 14
1. 3? 多模态研究方法· 14
1.3.1 声学分析· 15
1.3.2 空气动力学测量· 16
1.3.3 声门阻抗信号分析· 18
1.3.4 声道成像· 18
1.3.5 其他语言认知类实验设备· 21
第二章 鼻音多模态研究实验设计· 23
2. 1? 鼻音多模态数据库建设· 24
2.1.1 数据库概况· 24
2.1.2 数据采集模式· 27
2.1.3 发音人情况· 28
2.1.4 调查表情况· 30
2. 2? 鼻音多模态实验配置· 31
2.2.1 数据采集设备介绍· 31
2.2.2 多模态数据同步采集过程· 38
2. 3? 鼻音多模态数据参数· 40
2.3.1 语音数据标注· 40
2.3.2 EGG 参数 · 41
2.3.3 EPG 参数· 42
2.3.4 Ultrasound 参数· 43
2.3.5 双模鼻音鼻流计参数· 44
2.3.6 EMA 参数 · 45
2.3.7 数据统计分析· 46
第三章 鼻音的声学特征研究· 48
3. 1? 鼻音时长特征研究· 48
3.1.1 不同音段类型的总时长· 48
3.1.2 鼻冠音与 NC 序列的内部时长· 53
3.1.3 小结· 56
3. 2? 鼻音音高特征研究· 57
3.2.1 凤凰苗语的鼻冠音降低后接基频均值· 57
3. 3? 鼻音音强特征研究· 59
3.3.1 普通话鼻音做声母时的声学鼻音度· 59
3.3.2 普通话鼻音做韵尾时的声学鼻音度· 60
3.3.3 阻塞性睡眠呼吸暂停综合征儿童鼻音音节声学鼻音度· 61
第四章 鼻音的空气动力学特征· 74
4. 1? 正常气道鼻音空气动力学特征· 74
4.1.1 天水方言鼻音声母的鼻音度· 74
4.1.2 天水方言鼻韵尾的鼻音度分析· 78
4.1.3 小结· 82
4. 2? 狭小气道鼻音空气动力学特征· 84
4.2.1 材料与方法· 85
4.2.2 实验结果· 88
4. 3? 讨论· 89
第五章 鼻音的嗓音发声特征研究· 92
5. 1? 松紧鼻音的发声特征 · 92
5.1.1 松紧鼻音的声门波观测· 92
5.1.2 松紧鼻音的声门高速摄影观察· 94
5. 2? 鼻音送气的发声特征 · 96
5.2.1 送气鼻音的发声特征 · 96
5.2.2 不送气鼻音的发声特征 · 96
5.2.3 小结· 98
第六章 鼻音的超声舌位特征研究 · 100
6. 1? 鼻音声母舌位特征· 100
6.1.1 实验过程 · 100
6.1.2 实验结果 · 101
6. 2? 鼻音韵尾的舌位特征 · 102
6.2.1 鼻音韵尾的发音目标 · 102
6.2.2 鼻音韵尾的个体差异 · 106
6. 3? 鼻音音节中元音舌位特征及应用 109
6.3.1 鼻音音节作为元音典型舌形 · 109
6.3.2 鼻音音节作为可视化语音教学的材料 · 111
第七章 鼻音的动态腭位特征研究 · 115
7. 1? 普通鼻音和先喉塞鼻音的腭位特征 115
7.1.1 龈鼻音 · 115
7.1.2 龈腭鼻音 · 116
7.1.3 软腭鼻音 · 118
7.1.4 贵港壮语辅音发音空间 · 119
7. 2? 鼻冠音的腭位特征· 121
7.2.1 鼻冠音接触最大帧的总面积比 · 122
7.2.2 鼻冠音三个功能区的各分区接触面积 · 123
7.2.3 鼻冠音两个功能区的各分区接触面积 · 124
7.2.4 鼻冠音接触电极分布指数 · 125
7.2.5 鼻冠音辅音发音空间 · 126
第八章 鼻音的音段协同特征 · 128
8. 1 鼻音音段协同的音姿部位特征· 128
8.1.1 鼻音声母协同发音特征 · 128
8.1.2 鼻音韵尾协同发音特征 · 134
8.1.3 小结 · 139
8. 2? 鼻音音段协同的时间结构特征· 140
8.2.1 鼻音顺同化 · 140
8.2.2 鼻音逆同化 · 150
8.2.3 跨音节协同发音 · 154
第九章 鼻音的类型及研究框架 · 162
9. 1? 清鼻音的发音生理类型 · 162
9. 2? 鼻音的常态与非常态· 163
9. 3? 鼻音的送气与清化· 164
9. 4? 鼻音连续统· 167
9.4.1 简单到复杂 · 167
9.4.2 单一到复合 · 168
9.4.3 常态到特殊 · 168
第十章 鼻音的变异及病理特征研究 · 170
10. 1? 气道狭小引起的鼻音变异 170
10.1.1 声学变异 · 171
10.1.2 讨论· 173
10.1.3 空气动力学变异· 175
10.1.4 讨论 177
10. 2? 气道狭窄儿童鼻音音节中的元音变异· 179
10.2.1 元音的鼻音度对比· 180
10.2.2 鼻音的鼻音度对比· 185
10. 3? 气道发展变化引起的鼻音变异· 192
10.3.1 术后语音听感变化· 192
10.3.2 术后语音鼻音度变化· 193
10.3.3 术前术后其他参数变化· 197
参考文献 · 202
附录 · 227
附录一：实验室基于鼻音多模态数据库相关研究 · 227
附录二：多模态数据库的相关词表 · 229
彩图附录 · 241
英汉术语对照表 · 249
后记 · 251
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| 內容試閱：
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前 言
沈向荣
语言是人类最宝贵的财富，是我们认识世界、传播文明、沟通心灵的基本工具。在漫长的进化史中，语言与人类社会共生共长，从最初的声音形式到有文字符号，从口耳相传到印刷传播，再到数字化、智能化，语言的表现形式和传播方式日新月异，但其作为人类独有的交际工具的本质从未改变。进入 21世纪，随着现代科技的突飞猛进，人类迎来了一个崭新的时代—数字化智能时代（简称“数智时代”）。在这个时代，大数据、人工智能、虚拟现实等新兴技术不断涌现，深刻改变着人们的生产和生活方式。语言作为人类活动的核心要素，自然也随之发生着日新月异的变化。语言不再仅仅是人与人之间交流的 工具，而已经成为连接人类世界与数字化智能的桥梁。
一方面，数字技术极大拓展了语言的表现和传播空间。视频、音频、图像等多模态信息以前所未有的规模和速度在网络上流动，与文本信息交织成一张紧密的信息网，语言不再局限于人际、单向的传播，而是呈现出人、机、世界立体化、交互式的动态形态。另一方面，人工智能技术赋予了语言全新的内涵。从智能语音助手到机器写作，从在线翻译到知识问答，人工智能正在逐步接管语言的各项功能，并不断拓展人类在语言应用上的边界。同时，语言本身也成为人工智能的重要信息载体和训练材料，而自然语言处理、知识图谱等技术的进步，很大程度上有赖于海量语料的积累和挖掘。
当前，数智时代正在全面重塑人类语言生活，语言学的研究正面临着前所未有的机遇和挑战。语音学作为语言科学的重要分支，处在语言研究的“最前线”。语音是语言的物质外壳，蕴含着丰富的信息。既是言语交际的基础，也是窥探语言奥秘的切入点。传统语音学主要采用“口 – 耳”的主观经验，带有较强的个体主观性差异，也非常依赖专家经验，往往难以精细和准确地揭示语言的本质，也很难在相关学科应用。而现代语音学正在突破这一局限，将先进的实验技术引入语音研究，从发音的生理机制到声音的物理属性，从语音的范畴知觉到听说的神经反应，多角度、多层次地开展语音实验，再辅以统计建模、机器学习等数据分析手段，形成了一种全新的实证研究范式—多模态语音研究范式。
本研究正是在多模态语音研究这一宏大背景下应运而生的。我们选择我国境内的方言和民族语中的鼻音作为研究对象，集中展示了多模态研究在语音学领域的应用。之所以选择鼻音，是因为相对其他元音和辅音，鼻音在发音机制上更为独特，口腔和鼻腔的耦合作用使其声学表现更为复杂，在临床语音病理学中也是一类常见的障碍类型，因而备受研究者关注。过去关于鼻音的研究多局限于某一特定视角，如声学参数测量、发音动态观察、临床个案分析等，尚缺乏一个全景式的系统描写。为了弥补这一不足，我们在借鉴前人研究的基础上，从发音生理、声学物理、感知类型、临床应用等多个方面，集中讨论鼻音的多模态表现。鼻音作为人类语音系统中的一个重要组成部分，它的研究不仅仅涉及语音学的传统领域，更拓展到了生理学、声学和心理语言学等多个学科。我们利用最先进的传感技术，同步捕捉到鼻音的多维数据，以期在实验和理论上提供新的见解。
本书是上海师范大学语言实验室的“语言智能”创新人才培养项目研究成果之一，汇集了本实验室在鼻音专题多年来的研究成果，展现了多模态语言研究方法的最新进展，研究成果来之不易。本书有赖于笔者指导的多位研究生的认真工作，也得益于校内外多家机构和同仁的鼎力相助。借此机会，还要特别感谢上海师范大学和人文学院对实验室工作的全力支持，感谢复旦大学附属眼耳鼻喉科医院的同仁，感谢参与各项实验的被试者。
本研究秉承着学科交叉的思想，这种思想在实验室建立之初便已深深植根于我们的研究理念中。实验室成立 30 年来，上海师范大学的实验室团队一直在探索语言和言语交际特征的测量和统计规律，尤其是在数字化时代背景下，这种探索变得更加迫切和重要。随着数智时代的到来，我们期待，本研究能够为语言学研究者提供一些思想启示，为保存人类语言这一珍贵的非物质文化遗产提供一些方法尝试，也能为言语病理学和司法声纹研究提供一些资料参考。我们真诚地希望，这本书能够抛砖引玉，为语音相关研究者提供一个新的视角和范式，并激发出更多的研究兴趣和创新思维。将语音学知识应用于教育、医疗、司法等领域，服务经济和社会发展；我们更要面向未来，主动拥抱人工智能等技术革命，在人机共生、跨界融合中开创语音学的新境界。
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