Prosodic Features and Prosodic Structure pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Fox, Anthony

出品人:

页数:414

译者:

出版时间:2002-6

价格:$ 84.19

装帧:

isbn号码:9780199253968

丛书系列:

图书标签:

音系学
语音
语调和韵律
语言学
实验语音学
prosody
语音学
语调学
语音分析
语言学
结构语言学
韵律
语音特征
语音结构
形式语言学
实验语音学

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具体描述

This book is concerned with the linguistic analysis and description of the 'prosodic' features of speech, including length, accent and stress, tone, and intonation. After attempting to identify criteria for the definition of prosodic features, Anthony Fox examines in depth each of these features in turn from a variety of theoretical perspectives, including both earlier views and current models, especially those of a non-linear kind. The focus is, however, on the features themselves rather than on a specific theoretical framework. An important characteristic of the book is that it does not simply consider the prosodic features in isolation as independent systems; throughout, the emphasis is on the relationships and interdependencies between the different features and their place in the overall structure and organization of utterances. A final chapter considers the nature of prosodic structure itself, and the categories and concepts necessary for its description. Anthony Fox has written a work of great scholarship and learning which is expressed in a way that will be accessible to all linguists from advanced undergraduates to postdoctoral researchers. It will be of particular interest to phonologists, phoneticians, and researchers in related applied fields such as speech pathology and speech synthesis.

《语言学前沿：认知、计算与社会语境中的语音学与音系学》本书导读：超越音高与节奏的语音探索本书旨在为语言学、计算语言学、心理语言学及相关领域的研究者、教师和高级学生提供一个全面而深入的视角，探讨语音学和音系学在当代学科交叉融合中的新议题、新方法论和新兴的理论模型。我们聚焦于那些突破传统音系学范畴，深入至认知神经基础、大规模数据处理，以及社会文化互动层面的前沿研究。本书的结构设计旨在引导读者从微观的语音物理现实出发，逐步攀升至宏观的语言组织与人类心智模型。第一部分：认知语音学的神经基础与心智表征本部分着重探讨语音是如何在大脑中被感知、加工和表征的，挑战了将语音视为独立于语言其他层面的传统观念。第一章：语音感知中的多模态整合与预测编码本章深入研究人类如何利用视觉、听觉以及本体感觉等多种感官信息对语音流进行实时解码。我们详细审视了“麦格克效应”（McGurk Effect）的最新解释模型，并将其置于更广阔的预测编码（Predictive Coding）框架下进行分析。讨论将涵盖听者如何利用上下文、语法知识和世界知识，主动预测即将到来的语音成分，以及这些预测在加速识别和减少感知负荷中的作用。重点分析了不同语言的音系结构如何影响预测策略的形成。第二章：工作记忆与音系学约束的实时交互本章探讨了语音信息如何在有限的工作记忆（Working Memory）容量中被维持和操作。我们关注音系学规则（如音位替代、音节边界识别）在短时记忆中的表征形式——是基于特征的抽象单元，还是基于语音实现的具体声学形态？通过对序列学习任务和干扰实验的最新数据分析，本章提出了一个关于语音记忆编码层次结构的理论模型，强调了音位结构在区分语义相似但音系不同的词汇对中的关键作用。第三章：从神经元到音素：表征的跨尺度分析本章将视角提升至神经科学层面，回顾了利用EEG、MEG和fMRI技术对语音处理进行测量的最新发现。我们重点讨论了“声学-语音连续体”与“音位离散化”之间的神经机制鸿沟。具体分析了与音位识别相关的特定神经振荡（如Gamma波与Theta波的耦合），以及这些振荡如何调控从声学输入到抽象音系单元的转化过程。同时，探讨了习得性噪声（如口音或听力损伤）如何重塑这些神经回路。第二部分：计算语音学与大规模数据驱动建模本部分转向利用新兴的计算工具和大数据集来检验和构建新的音系学理论。第四章：深度学习在语音结构分析中的应用与局限本章系统评估了当前应用于语音分析的深度神经网络（DNNs）模型，特别是Transformer架构和循环神经网络（RNNs）在语音识别、音素分割和音位边界检测中的表现。我们不仅关注其高准确率，更深入剖析了模型内部的“黑箱”，试图理解它们是否真正学习到了语言学家所描述的音系规则（如音位特征、二元对立），还是仅仅学习了高维度的声学模式。讨论延伸至如何利用可解释性AI（XAI）方法来提取和验证音系洞察。第五章：语料库驱动的音系变异与概率模型本章摒弃了传统上将变异视为“例外”的做法，转而将其视为核心研究对象。通过对大规模、多来源的语料库（如Switchboard、Corpora of Spoken French等）进行分析，本章侧重于概率音系学（Probabilistic Phonology）。我们展示了如何利用马尔可夫模型（HMMs）和贝叶斯方法来量化不同音系上下文对特定语音实现的倾向性，从而预测特定变体出现的频率和分布模式。分析涵盖了跨方言的音位漂移速率。第六章：语音合成与生成中的音位约束与风格迁移本章聚焦于语音合成（Text-to-Speech, TTS）技术的前沿。传统的TTS模型往往难以自然地处理复杂的音韵连贯性，如长距离的韵律对齐或音位替代。本章探讨了如何将明确的音系结构信息（例如，音节化、重音规则）注入到生成模型中，以提高合成语音的自然度和语言学准确性。特别关注了如何通过风格迁移技术，保留说话者的核心音色特征，同时调整其口音强度或语速模式，而避免破坏底层音位结构。第三部分：社会语境、语言接触与语音动态性本部分考察了语音和音系系统如何在社会互动、群体身份建构以及跨语言接触中展现出动态和适应性的特征。第七章：声学标记与社会认同的动态建构本章研究说话者如何巧妙地利用微小的声学特征（如声道共振峰、吸气噪音、发声质量）来标记或协商其社会身份（如性别、年龄、职业群体、地域归属）。我们深入分析了社会语言语音学中“语音指标”（Indexicality）的概念，展示了这些特征如何在对话中被实时监控和响应。重点讨论了身份标记的“内群体偏好”与“外群体回避”的计算模型。第八章：语言接触中的音系适应与超层现象本章聚焦于语言接触（Language Contact）情境下的音系重构和适应过程。不同于传统的借词分析，本章关注的是在双语者或多语者社区中，语音系统之间如何发生渗透和相互影响。讨论将包括：借入语中的语音实现如何趋近于接收语的音系限制；以及在混合语（如语码转换）中，说话者如何根据听众的预期和对话情境，灵活地切换其发音策略（即语音代码转换，Articulatory Code-Switching）。第九章：语音的跨媒介传播与数字交流中的演变本部分最后探讨了在数字通信媒介（如社交媒体、即时通讯）中，语音信息如何被压缩、扭曲和重塑。本章分析了表情符号（Emoticons）和语音模仿（Vocal Mimicry）在弥补文本交流中缺失的语音与韵律信息方面的作用。我们探讨了数字社群如何发展出新的、快速演变的语音规范（如网络俚语的发音倾向），以及这些新规范如何可能反作用于传统口语的音系结构。 --- 总结：未来的研究方向本书的最终目标是推动语音学与音系学研究从静态的、理想化的系统描述，转向动态的、基于表现和功能的认知与社会模型。未来的研究必须更加依赖于跨学科的工具，整合大规模数据分析与对人类心智机制的深刻洞察，才能真正理解语音这一语言最直接、也最复杂的物理体现。本书提供了一个框架，用以指导下一代学者在这些前沿领域进行富有成效的探索。