CC BY
20
Вестник Московского университета. Серия 9. Филология. 2019. № 4
О.Д. Черепанова
АКУСТИЧЕСКИЙ КОНТРАСТИВНЫЙ АНАЛИЗ КАК ИНСТРУМЕНТ ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФОНЕТИЧЕСКИХ ТРЕНАЖЕРОВ (на материале гласных русского и немецкого языков)
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова» 119991, Москва, Ленинские горы, 1
Как показывают многочисленные исследования, средства локализации произносительных ошибок на уровне фонем могут существенно повысить эффективность современных фонетических тренажеров. Для создания таких средств важна, в том числе, лингвистическая информация о родном языке пользователя. Согласно положениям контрастивного анализа, сравнение фонетических систем родного (Ы) и изучаемого (Ь2) языков позволяет предсказать интерференционные произносительные ошибки, которые носители Ы с наибольшей вероятностью будут допускать в Ь2. Чаще всего контрастивный анализ звуковых систем двух языков производится на основе артикуляционных и/или фонетических признаков фонем. В настоящей работе рассматривается метод акустического контрастивного анализа на материале подсистемы гласных русского и немецкого языков. Анализ производился на основе значений частот первых двух формант гласных. В результате было выделено три типа потенциальных ошибок, которые носители русского языка с наибольшей вероятностью будут допускать при произнесении гласных в немецкой речи: 1) отсутствие противопоставления кратких и долгих гласных; 2) замена немецких монофтонгов [и], [о] акустически близкими русскими гласными; 3) произносительные ошибки на гласных [у] — [у:] и [ж] — [0:]. Для эмпирического подтверждения частоты встречаемости предсказанных ошибок был произведен акустический и экспертный анализ немецкой речи носителей русского языка с разной степенью владения немецким языком. Акустический анализ показал, что все три типа произносительных ошибок допускаются русскоязычными дикторами. Согласно результатам экспертного анализа, сильнее всего на степень выраженности произносительного акцента влияют ошибки типа 3. Полученные данные могут быть использованы в фонетических тренажерах не только для обеспечения функции локализации ошибок, но и для улучшения модуля обратной связи с пользователем.
Черепанова Ольга Дмитриевна — аспирант кафедры теоретической и прикладной лингвистики филологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова (e-mail: cherepanova.od@gmaiI.com).
Ключевые слова: акустика; контрастивный анализ; фонетические тренажеры; русский язык; немецкий язык.
Введение
Современные технологии существенно расширили возможности так называемых CAPT-систем (англ. computer-assisted pronunciation training systems) — компьютерных программ для обучения произношению. В основе таких фонетических тренажеров лежат технологии автоматического распознавания речи: пользователю предлагается озвучить слово или фразу на изучаемом языке, после чего программа анализирует его звуковую запись, сравнивает ее с эталонной записью данного слова или фразы и дает пользователю обратную связь. В качестве обратной связи пользователь чаще всего получает общую оценку произнесенного слова или фразы в баллах или процентах. Главный недостаток такой обратной связи заключается в том, что пользователь вынужден самостоятельно определять, где он допустил произносительную ошибку и как ему ее исправить. Современные исследования свидетельствуют о том, что более детализированная обратная связь с пользователем может существенно повысить эффективность фонетических тренажеров [Hincks, 2003; Neri, Cucchiarini, Strik, 2006; Engwall, Baiter, 2007; и др.].
В последние годы начали появляться CAPT-системы, поддерживающие функцию локализации произносительных ошибок на уровне отдельных фонем, — например, тренажер AzAR 3.0 [Demenko et al., 2010]. Чтобы упростить технически сложную задачу локализации ошибок, в таких CAPT-системах используется в том числе лингвистическая информация о родном языке пользователя [Harrison et. al., 2009; Koreman et al., 2011; Kolesnikova, 2012]. Одним из наиболее распространенных инструментов получения такой информации является метод контрастивного анализа (КА). В соответствии с положениями КА, сравнение фонетических систем родного (далее — L1) и изучаемого (далее — L2) языков позволяет предсказать интерференционные произносительные ошибки, которые носители L1 с наибольшей вероятностью будут допускать в L2 [Величкова, 1989]. Информация о таких потенциальных произносительных ошибках может в значительной степени повысить качество работы средств локализации ошибок в фонетических тренажерах.
КА звуковых систем двух языков в большинстве работ производится на основе артикуляционных и/или фонетических признаков фонем или их аллофонов ([Блок, 2014; Harrison et al., 2009; Koreman et al., 2011; Kolesnikova, 2012]). Результаты такого КА не всегда сопоставимы: например, одни и те же согласные фонемы могут быть
описаны в одной работе как дентальные, а в другой — как альвеолярные. В зависимости от выбора признака КА даст разные результаты. Классификация гласных по признаку ряда и подъема языка часто является еще более условной. С этой точки зрения, более объективным может оказаться КА на основе акустических характеристик.
В настоящей статье рассматривается метод акустического КА на материале подсистемы гласных русского и немецкого языков, в результате которого был получен список типовых произносительных ошибок в немецких монофтонгах в акцентированной немецкой речи носителей русского языка (раздел 1). Чтобы эмпирически подтвердить частоту встречаемости предсказанных произносительных ошибок, был произведен анализ немецкой речи носителей русского языка с разной степенью владения немецким языком (раздел 2).
1. Акустический КА подсистемы гласных русского и немецкого языков.
При сопоставлении системы гласных русского и немецкого языков в настоящем исследовании рассматриваются основные аллофоны в ударной позиции: 7 аллофонов русского языка ([а], [о], [и], [е], [е], [1], И) и 15 немецких монофтонгов (7 кратких: [1], [у], [е], [ж], [а], [о], [о]; 8 долгих: [1:], [у:], [е:], [е:], [0:], [а:], [о:], [и:]).
Акустический КА системы гласных производился на основании значений частот первых двух формант (Б1 и Б2), поскольку они несут основную акустическую информацию о качестве гласных. Частотные значения формант подчитывались на середине гласного с помощью звукового анализатора Ргаа1 6.0.36. Так как противопоставление немецких монофтонгов по долготе напрямую связано с их качеством, длительность гласных не измерялась.
Звуковым материалом для эксперимента послужили аудиозаписи речи двух дикторов: носителя русского и носителя немецкого языков. Аудиоматериал был взят из лингводидактических пособий. Для каждого из семи русских и 15 немецких гласных было подобрано по 3—6 стимульных слов, в которых целевой гласный встречался в ударной позиции в контексте/СУС/, и подсчитаны значения частот и Б2. Выбирались такие слова, где ударный гласный находится в окружении смычных неносовых согласных (для русского языка — непалатализованных). Однако в рассматриваемом материале не для всех гласных нашлось достаточное количество стимульных слов со строгим соблюдением контекста, поэтому в материал также был включен ряд слов, в которых ударный гласный окружен непалатализованными сонорными и фрикативными согласными. Для русских [1], [е] были подобраны стимульные слова, в которых ударный гласный находится в контексте/С'УС/. В табл. 1 ниже при-
ведены полученные средние значения частот и Б2 для русских и немецких монофтонгов.
Таблица 1
Средние целевые значения частот F1 и F2 немецких и русских гласных
Немецкие монофтонги F1 (Гц) F2 (Гц) Русские гласные F1 (Гц) F2 (Гц)
i: 257.42 2424.63 i 268.00 2101.12
i 317.44 1979.72 i 318.24 1731.58
y: 253.40 1657.80 e 339.28 1924.68
Y 355.53 1595.63 e 478.96 1740.68
e: 311.85 2340.28 a 663.56 1200.20
e 524.98 1936.90 o 402.15 734.80
e: 512.98 1989.18 u 311.03 681.53
0: 365.60 1543.68
ж 501.75 1565.23
a: 720.88 1259.86
a 708.10 1319.83
o: 359.60 713.70
0 579.90 960.95
u: 268.13 660.80
и 389.56 982.40
Полученные данные были переведены в шкалу мел и нормализованы по методу Б.М. Лобанова1 с помощью интерфейса NORM v. 1.12, чтобы редуцировать влияние физиологии и анатомии дикторов. На рис. 1 представлен построенный в NORM трапецоид гласных для русского и немецкого дикторов. С помощью эллипсов показано стандартное отклонение значений формантных частот соответствующего гласного от среднего значения. Точку в центре эллипса можно считать центроидом соответствующего монофтонга, имеющего средние значения частот F1 и F2.
Для более объективной оценки акустического расстояния между формантными характеристиками гласных использовалась формула евклидова расстояния (ЕР), определяющая расстояние между двумя точками в многомерном пространстве. Центроиды гласных расположены в двумерном пространстве, где ось X — значения частоты F1, а ось Y — значения частоты F2, поэтому формула ЕР между двумя гласными будет выглядеть следующим образом (1):
dij =V(F1i - F1 j)2 + (F2i - F2j)2 , (1)
1 [Lobanov, 1971].
2 URL: http: // lingtools.uoregon.edu/norm/norm1.php
где йу — ЕР между центроидами гласных I и у, П, и Б2; — частотные значения формант центроида ¡, а Пу и Р2у — частотные значения формант центроида у [Ьетопеп, 2009].
• German (native)
□ Russian (native)
1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -2.0 р*2
Рис. 1. Нормализованный трапецоид русских (обозначены квадратами) и немецких (кругами) гласных в сопоставлении (ось X — нормализованные частотные значения Б1; ось У — нормализованные частотные значения Б2)
Согласно основным положениям КА, на первых этапах изучения иностранного языка произносительные ошибки наиболее вероятны там, где фонетическая система изучаемого языка Ь2 сильнее всего отличается от фонетической системы родного языка Ь1. В результате акустического КА были выделены следующие наиболее вероятные ошибки в интерферированной немецкой речи носителей русского языка:
Ошибка I. Отсутствие противопоставления кратких и долгих гласных.
Акустические данные подтверждают положение о том, что краткие гласные в немецком языке отличаются от долгих гласных не только долготой, но и качеством. Это особенно заметно для пар гласных [е] — [е:] (ЕР 1,64), [э] — [о:] (ЕР 1,60), [и] — [ш] (ЕР 1,22). В каждой из таких пар ненапряженный краткий гласный расположен ближе к центру трапецоида. Гласные [а] и [а:] являются исключением и практически не отличаются друг от друга по своему качеству (ЕР 0,19). Поскольку в русском языке противопоставления ударных гласных по напряженности нет, мы можем предположить, что одной из наиболее распространенных произносительных ошибок у носителей русского
языка будет одинаковое (качественно) произнесение кратких ненапряженных и долгих напряженных немецких гласных.
Ошибка II. Замена немецких монофтонгов акустически близкими русскими гласными. Русские гласные аллофоны [u], [o], [i], [e] находятся в трапецоиде гласных приблизительно между соответствующими напряженными и ненапряженными немецкими монофтонгами, поэтому весьма вероятным кажется сильное влияние перечисленных гласных L1 на немецкие монофтонги в речи носителей русского языка.
Ошибки типа I и II могут допускаться одновременно, если центроиды краткого и долгого монофтонга находятся близко друг к другу, и они оба смещены в сторону русского гласного. На основе данных КА можно предположить, что на монофтонгах [е] — [e:] ошибка I будет допускаться реже: более вероятной кажется «ассимиляция» немецкого напряженного [e:] с русским [e] (ЕР 0,46) и немецкого ненапряженного [е] с русским [е] (ЕР 0,12), то есть ошибка II. То же самое кажется вероятным для пары гласных [i:] — [i]: русский гласный [i] акустически близок немецкому [i] (ЕР 0,18). Поэтому более вероятным кажется смещение в трапецоиде долгого [i:] к русскому [i], а краткого [i] — к русскому [i].
Ошибка III. Произносительные ошибки на гласных [y] — [y:] и [ге] — [0:]. В русском языке отсутствуют аналоги данных немецких монофтонгов, поэтому, согласно положениям КА, русскоязычным дикторам должно быть сложнее их освоить. Вероятным кажется смещение центроидов [y] и [у:] в сторону русского [u] (или уперед-ненного [и]), а монофтонгов [ге] и [0:] — в сторону русского [о] (или упередненного [е]). Это может быть обусловлено, во-первых, графическим сходством немецких букв «u» и «ü», «o» и «ö», а во-вторых, чередованиями u-ü и o-ö, например, при образовании множественного числа существительных (Kuss [kus] 'поцелуй' — Küsse [kYsa] 'поцелуи'; Sohn [zo:n] 'сын' — Söhne [z0:na] 'сыновья').
Чтобы эмпирически проверить частоту встречаемости перечисленных типов произносительных ошибок, был произведен анализ акцентированной немецкой речи носителей русского языка, методология и результаты которого описываются в разделе 2 ниже.
2. Акустический и экспертный анализ немецкой речи носителей русского языка
В качестве стимульного материала было выбрано 60 немецких слов из эксперимента 1 (по четыре слова на каждый из 15 немецких монофтонгов). В эксперименте участвовало 12 русскоязычных дик-
торов мужского пола от 18 до 29 лет с уровнем владения немецким языком от начального (А2) до свободного владения (С2). Испытуемым предлагалось прочитать вслух 60 предложений со структурой Das Wort X steht auf der Tafel ('Слово Х написано на доске'), где вместо X были вставлены стимульные слова. Каждое предложение дикторы читали два раза. Запись происходила в студии звукозаписи кафедры ТиПЛ филологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова.
2.1. Методика проведения акустического анализа немецкой речи русскоязычных дикторов
В рамках акустического анализа немецкой речи русскоязычных дикторов были подсчитаны значения частот F1 и F2 ударных гласных в стимульных словах. Полученные значения формантных частот были переведены в шкалу мел и нормализованы. Для всех 12 дикторов были построены трапецоиды гласных с помощью интерфейса NORM. На рис. 2 представлен полученный таким образом трапецоид гласных для диктора 6 в сопоставлении с эталонными значениями, полученными в рамках КА для русских и немецких гласных.
Рис. 2. Нормализованный трапецоид немецких гласных русскоязычного диктора 6 (обозначены треугольниками) в сравнении с эталонными данными для русского (квадратами) и немецкого (кругами) языков
2.2. Методика проведения экспертного анализа немецкой речи русскоязычных дикторов
Чтобы проверить, насколько автоматическая оценка произношения немецких гласных на основе акустических характеристик коррелирует с оценкой преподавателями и носителями немецкого языка, был произведен экспертный анализ звукового материала. В эксперименте участвовали два носителя немецкого языка и опытный преподаватель немецкого языка с филологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова. Для экспертного анализа из предложений, озвучиваемых русскоязычными дикторами, были вырезаны стимульные слова. В результате для каждого диктора было получено 120 записей, между которыми были вставлены паузы длиной в 1,5 секунд. Экспертам предлагалось прослушать звуковой материал для 12 дикторов и оценить произношение ударного гласного звука в каждом из стимульных слов по 3-балльной шкале, где
3 — полное соответствие произносительным нормам немецкого языка; отсутствие акцента;
2 — частичное несоответствие произносительным нормам немецкого языка; наличие акцента;
1 — несоответствие произносительным нормам немецкого языка; ярко выраженный акцент.
Результаты акустического и экспертного анализа немецкой речи русскоязычных дикторов рассматриваются ниже в разделе 2.3.
2.3. Результаты анализа немецкой речи носителей русского языка
Результаты акустического анализа показали, что значительная часть дикторов допускает в своей речи ошибки типа I (отсутствие противопоставления кратких и долгих гласных по качеству). В рамках настоящего исследования мы условно считаем, что краткий и долгий монофтонг противопоставляются в речи диктора, если ЕР между их центроидами > 0.7. По данному определению лишь четыре из 12 испытуемых последовательно различают в своей речи краткие и долгие гласные, причем только один из них — последовательно для всех монофтонгов. На паре гласных [е] — [е:] только три диктора допускали ошибку типа I, что подтверждает предположения акустического КА. В частности, диктор 6 в своей речи практически не различает по качеству краткие и долгие монофтонги (среднее ЕР 0,20), однако ЕР между [е] и [е:] в его речи составило 0,61 (рис. 2). Вероятно, носителям русского языка легче освоить данные монофтонги в связи с наличием аллофонов [е] и [е] в русском языке.
Отметим, что русский [1] не оказал подобного влияния на освоение дикторами монофтонгов [1:] — [1]: девять дикторов произносили [1:] и [1] одинаково по качеству.
Ошибка типа II (замена немецких монофтонгов акустически близкими русскими гласными) также сравнительно часто допускалась испытуемыми. В частности, на рис. 2 видно, что центроиды [э] и [о:] в речи диктора 6 находятся близко к русскому [о] (ЕР = 0,23; 0,08 соответственно), а [и] и [и:] — к русскому [и] (ЕР = 0,24; 0,27). Отметим, что ошибка II чаще всего допускалась именно на гласных [э] — [о:] и [и] — [и:].
Ошибка типа III (ошибки на гласных [у] — [у:] и [те] — [0:]): акустический анализ показал, что только у 2 дикторов монофтонги [¥] — [у:] и [те] — [0:] смещены в сторону русских [и] и [о] соответственно. В то же время, наблюдается обратная картина: шесть дикторов произносили монофтонги [и] — [и:] и [э] — [о:] уперед-ненно, на трапецоидах эти гласные смещены в сторону [у] — [у:] и [те] — [0:] соответственно. В частности, на рис. 2 видно, что в речи диктора 6 гласный [и:] периодически имел слишком высокое значение частоты Б2, близкое к эталонному значению [у:]. Можно предположить, что перечисленные гласные взаимно влияют друг на друга. Это влияние особенно заметно в речи диктора 3 (рис. 3).
э
,_, '-«Г. а ;
--а*---'
^ • German (mean)
□ Russian (mean) a
a Speaker 3
Ц-1-1-1-1—
2 1 0-1-2
F*2
Рис. 3. Нормализованный трапецоид немецких гласных русскоязычного диктора 3 (обозначены треугольниками) в сравнении с усредненными эталонными данными для русского (квадратами) и немецкого (кругами) языков
Результаты экспертного анализа показали, что по оценке специалистов ошибки типа I и II не так сильно влияют на степень выраженности акцента в речи дикторов, как ошибка III. Испытуемые, которые допускали ошибки I и II, часто получали от специалистов средние и даже хорошие оценки. В частности, в речи диктора 12, который владеет немецким языком на продвинутом уровне (С1), среднее ЕР между долгими и краткими гласными составляет 0,29 (противопоставляются только монофтонги [е] — [е:] с ЕР 0,75). При этом гласные [э] — [о:], [и] — [и:] диктор произносит по качеству близко к русским [о], [и]. Несмотря на ярко выраженные ошибки I и II в речи испытуемого, средняя оценка экспертами стимульных слов на эти гласные составила 2,57.
Рис. 4. Нормализованный трапецоид немецких гласных русскоязычного диктора 12 (обозначены треугольниками) в сравнении с усредненными эталонными данными для русского (квадратами) и немецкого (кругами) языков
При этом эксперты последовательно ставили низкую оценку при допущении дикторами ошибки типа III, когда
а) монофтонги [те] — [0:] и [у] — [у:] имели слишком низкое значение частоты Б2;
б) гласные [э] — [о:] и [и] — [и:] имели слишком высокое значение частоты Б2.
Отметим, что существенность ошибки определяется, в том числе, тем, насколько она влияет на разборчивость речи. Гласные переднего
ряда [те] — [0:] и [у] — [у:], как и гласные заднего ряда [э] — [о:] и [о] — [и:] являются лабиализованными. Тем самым, ряд становится ключевым различительным признаком между монофтонгами [те] — [0:] и [э] — [о:]; [у] — [у:].и [о] — [и:]. При упередненном произнесении [о] слушатель может услышать [у], а при произнесении [у] более заднего ряда — наоборот, [о]. Это объясняет также, почему специалисты ставили хорошие оценки в тех случаях, когда [у] или [у:] в речи дикторов имели слишком высокие значения Б2. Поскольку [у] — [у:] отличаются от [1:] — [1] по признаку лабиализации, уперед-ненное произнесение первых не критично для восприятия.
В целом, ошибки, выделяемые автоматически с помощью рассматриваемого метода акустического анализа, коррелируют с оценкой произношения испытуемых специалистами. Приблизительно в 2/3 случаев, когда ЕР от эталона составляло ЕР >= 0,9, оценка аудиторов за данное конкретное произношение была ниже средней (<= 2). Безусловно, для успешной работы с фонетическим тренажером процент неверно выделенных ошибок должен быть существенно ниже. Однако следует учитывать, что данный результат получен на основании только величины акустического расстояния от эталонного произношения. Настоящее исследование показало, что точность автоматического акустического анализа можно повысить, если:
1) учитывать не только величину ЕР, но и направление отклонения от эталона (это должно позволить значительно снизить количество ошибочных исправлений на гласных [э] — [о:] и [о] — [и:] — см. выше);
2) присвоить меньший вес ошибкам типа I и II (что особенно важно для гласного [1], который часто произносился испытуемыми по качеству как долгий [1:], но при этом положительно оценивался экспертами);
3) присвоить больший вес ошибкам типа III;
4) учитывать признак долготы: несмотря на то, что дикторы произносили монофтонги [а] — [а:] близко к эталонным значениям по качеству, специалисты выделили большое количество ошибок в словах с ударными [а] и [а:].
3. Выводы
В рамках задачи лингвистического обеспечения фонетических тренажеров полученные в настоящей работе данные важны не только для автоматической локализации произносительных ошибок, но и для их ранжирования от более критичных к менее значимым. Если компьютерная программа будет выделять слишком много или слишком мало ошибок, это может привести к снижению эффектив-
ности тренажера или к потере интереса у пользователя. Рейтинг произносительных ошибок может существенно облегчить задачу составления сбалансированной обратной связи. Еще одно перспективное направление исследований — это разработка упражнений для корректировки типичных произносительных ошибок в немецкой речи носителей русского языка. В таких упражнениях, в частности, могут использоваться скороговорки [Черепанова, 2017]. Дальнейшие контрастивные исследования в языковой паре русский-немецкий могут быть связаны с признаком длительности гласных, более широким составом их аллофонов, а также с КА согласных и просодических характеристик.
Список литературы
1. Блок Э.Е. Прогноз звуковых замен в речи инофона на основе контра-стивного лингвистического анализа и эмпирических наблюдений (на материале русского и немецкого языков) // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 9. Филология. 2014. № 6. С. 176-188.
2. Величкова Л.В. Контрастивно-фонологический анализ и обучение иноязычному произношению. Воронеж, 1989.
3. Черепанова О.Д. Фонетические особенности немецкого и русского языков через призму скороговорок // Рема. 2018. № 3. C. 77-93.
4. Demenko G., Wagner A., Cylwik N. The Use of Speech Technology in Foreign Language Pronunciation Training // Arch. Acoust. 2010. V. 35. No. 3. P. 309-329.
5. Engwall O., Baiter O. Pronunciation Feedback from Real and Virtual Language Teachers // Computer Assisted Language Learning. 2007. V. 20. No. 3. P. 235-262.
6. Harrison A, Lo W.K., Qian X.J., Meng H. Implementation of an Extended Recognition Network for Mispronunciation Detection and Diagnosis in Computer-Aided Pronunciation Training // Proc. 2nd ISCA Workshop on Speech and Language Technology in Education. 2009. P. 1-4.
7. Hincks R. Speech technologies for pronunciation feedback and evaluation // ReCALL. 2003. V. 15. No. 1. P. 3-20.
8. Kolesnikova O. Linguistic Support of a CAPT System for Teaching English Pronunciation to Mexican Spanish Speakers // Research in Computing Science. 2012. V. 56. P. 113-129.
9. Koreman J., Bech 0., Husby O., WikP. L1-L2map: a tool for multi-lingual contrastive analysis // Proceedings of ICPhS XVII. 2011. P. 1142-1145.
10. Leinonen T. Analyzing vowel distance // LOT winter school. Groningen, 2009.
11. Lobanov B.M. Classification of Russian vowels spoken by different speakers // J. Acoust. Soc. Am. 1971. V. 49. P. 606-608.
12. Neri A., Cucchiarini C., StrikH. ASR-based corrective feedback on pronunciation: does it really work? // INTERSPEECH. 2006. P. 19821985.
Olga Cherepanova
ACOUSTIC CONTRASTIVE ANALYSIS AS A LINGUISTIC TOOL FOR CAPT-SYSTEMS (BASED ON THE MATERIAL OF RUSSIAN AND GERMAN VOWELS)
Lomonosov Moscow State University 1 Leninskie Gory, Moscow, 119991
Research shows that one ofthe key features that can improve the effectiveness of CAPT-systems is error localization at the level ofphonemes. Linguistic information about the user's native language can facilitate this task. Provisions of contrastive analysis state that by comparing the phonetic systems of L1 and L2 we can predict interferential pronunciation errors most typical for L1 speakers in their L2 speech. Contrastive analysis is usually based on articulation and/or phonetic features of phonemes. In this paper, we discuss the method of acoustic contrast analysis on the material of Russian and German vowel subsystems. The analysis is based on F1 and F2 frequencies. As a result, we predicted three types of errors that native Russian speakers are most likely to make in vowels in their German speech: 1) lack of opposition between short and long vowels; 2) replacement of German monophthongs [u], [o] by acoustically close Russian vowels; 3) pronunciation errors on vowels [y] — [y:] and [re] — [0:]. So as to confirm empirically the occurrence of these predicted errors, we analyzed German speech of native Russian speakers. Its acoustic analysis showed that all three types of pronunciation errors are regularly made by Russian speakers. The analysis showed that type 3 errors are perceived as having the strongest effect on speech accent. The obtained data can be used in CAPT-systems to improve error localization at the level of phonemes and the user feedback module.
Key words: acoustics; contrastive analysis; CAPT-systems; Russian; German.
About the author: Olga Cherepanova — PhD Student, Department of Theoretical and Applied Linguistics, Faculty of Philology, Lomonosov Moscow State University (e-mail: cherepanova.od@gmail.com).
References
1. Blok E.E. Prognoz zvukovykh zamen v rechi inofona na osnove kontras-tivnogo lingvisticheskogo analiza i empirichestikh nablyudeniy (na materiale russkogo i nemetskogo yazykov) [The prediction of sound substitutions in the non-native speech on the basis of contrasting linguistic analysis and empirical observations (on the material of Russian and German)]. Vestnik MGU. Se-riya 9: Filologiya, 2014, No. 6, pp. 176-188. (In Russ.)
2. Velichkova L.V. Kontrastivno-fonologicheskij analiz i obuchenie inojazychnomu proiznosheniju [Contrast-phonological analysis and learning of foreign language pronunciation]. Voronezh, Izdatel'stvo Voronezhskogo universiteta, 1989, 197 p. (In Russ.)
3. Cherepanova O.D. Foneticheskie osobennosti nemeckogo i russkogo jazykov cherez prizmu skorogovorok [Contrastive phonetic analysis of Russian and German tongue twisters]. Rhema, 2018. No. 3, pp. 77-93. (In Russ.)
4. Demenko G., Wagner A., Cylwik N. The Use of Speech Technology in Foreign Language Pronunciation Training. Arch. Acoust. 2010. V. 35. No. 3, pp. 309-329.
5. Engwall O., Baiter O. Pronunciation Feedback from Real and Virtual Language Teachers. Computer Assisted Language Learning. 2007. V. 20. No. 3, pp. 235-262.
6. Harrison A., Lo W.K., Qian X.J., Meng H. Implementation of an Extended Recognition Network for Mispronunciation Detection and Diagnosis in Computer-Aided Pronunciation Training. Proc. 2nd ISCA Workshop on Speech and Language Technology in Education. 2009, pp. 1-4.
7. Hincks R. Speech technologies for pronunciation feedback and evaluation. ReCALL. 2003. V. 15. No. 1, pp. 3-20.
8. Kolesnikova O. Linguistic Support of a CAPT System for Teaching English Pronunciation to Mexican Spanish Speakers. Research in Computing Science. 2012. V. 56, pp. 113-129.
9. Koreman J., Bech 0., Husby O., Wik P. L1-L2map: a tool for multi-lingual contrastive analysis. Proceedings of ICPhSXVII. 2011, pp. 1142-1145.
10. Leinonen T. Analyzing vowel distance. LOT winter school, Groningen, 2009.
11. Lobanov B.M. Classification of Russian vowels spoken by different speakers./. Acoust. Soc. Am. 1971. V. 49, pp. 606-608.
12. Neri A., Cucchiarini C., Strik H. ASR-based corrective feedback on pronunciation: does it really work? INTERSPEECH. 2006, pp. 1982-1985.
